Cortana Intelligence Suite допомагає прогнозувати повені та покращувати громадську безпеку

Дослідники з Техаського університету співпрацювали з іншими дослідниками, федеральними агентствами, комерційними партнерами та службами першої допомоги, щоб створити Національний експеримент взаємодії з повенями (NFIE). Вони використовують Microsoft Azure & Cortana Intelligence Suite для створення прототипу національної системи моделювання та картографування даних про повені. Цілі NFIE включають стандартизацію даних, демонстрацію масштабованого рішення та допомогу у ліквідації розриву між національним прогнозуванням повеней і місцевим реагуванням на надзвичайні ситуації.

Тім Петті, доктор філософії в Університеті Аляски, Фербенкс, хотів розглянути «проблему Оніон-Крік» і те, що ми можемо зробити, щоб оцінити рівень повені, коли водоміри не справляються. Так розпочався проект SHEM.

Гідрологічна оцінка потоку за допомогою машинного навчання (SHEM) — це експеримент Cortana Intelligence Suite, який створює прогностичну модель, яка може діяти як проксі-дані потоку, коли водомір виходить з ладу. А завдяки можливостям машинного навчання він навіть може робити оцінки рівнів потоку там, де фактичного вимірювача потоку немає.

SHEM відрізняється від більшості існуючих моделей, оскільки не покладається на відстані між водомірами та атрибутами їх розташування, а базується виключно на машинному навчанні для обробки історичних моделей стоку та інтерпретації великих обсягів складних гідрологічних даних. Це «навчання» готує SHEM до прогнозування інформації про потоки для заданого місця та часу, оскільки на нього впливають багатоваріантні атрибути (наприклад, тип потоку, тип резервуара, кількість опадів, а також умови поверхневого та підповерхневого потоку).

Читайте про цей проект детально тут. Дізнайтеся про Cortana Intelligence Suite від Microsoft тут.