Со оглед на тоа колку климата се промени во последните години, новиот метод развиен од научниците од Институтот за технологија на Масачусетс (МИТ) би можел да биде многу корисен. Имено, тие развија метод со кој се генерираат сателитски снимки кои покажуваат како областа би изгледала по потенцијална поплава.
Како што истакнуваат, нивниот метод комбинира генеративен модел на вештачка интелигенција со модел на поплава базиран на физика со цел да се создадат најреални фотографии од птичја перспектива на дадена област. На овој начин тие можат јасно да покажат каде би можеле да настанат поплави и колку области би биле зафатени.
При тестирањето на моделот научниците користеле податоци од ураганот Харви, кој го погоди Хјустон и околината во 2017 година. Откако моделот генерирал сателитски снимки, научниците ги споредувале со вистинските снимки направени по ураганот. Тие исто така споредувале слики кои биле создадени со помош на вештачка интелигенција, но не вклучувале модел базиран на физика.
Откриле дека нивниот модел на генерирање сателитски снимки со помош на вештачка интелигенција врз основа на физички модел е пореален и попрецизен.
„Еден ден би можеле да го искористиме ова пред ураган за да обезбедиме дополнителен слој на визуелизација за јавноста“, вели Бјорн Лутјенс, постдокторски соработник на Катедрата за земја, атмосферски и планетарни науки на MИТ, кој го водел истражувањето додека бил докторанд во Одделот за аеронаутика и астронаутика на MИТ.
Еден од најголемите предизвици е охрабрувањето на луѓето да се евакуираат кога се во опасност. Можеби ова би можело да биде уште една визуелизација што ќе помогне да се зголеми таа подготвеност.
Како што објаснија тие, обично креаторите на политиката можат да добијат идеја за тоа каде може да се појават поплави врз основа на визуелизации во форма на мапи кодирани во боја. Овие мапи се финален производ на серијата физички модели кои обично започнуваат со модел на патека на урагани, кој потоа се внесува во модел на ветер кој ги симулира шемата и јачината на ветровите во локален регион. Хидрауличниот модел потоа исцртува каде ќе се појават поплави врз основа на локалната инфраструктура и генерира визуелна мапа на висини на поплави во одреден регион кодирана во боја.
Иако покажаа дека нивниот метод функционира на примерот на Хјустон, создавањето на нов модел за друга област ќе бара многу време и ресурси. Но, тоа не е невозможно. Засега, тие го направија својот метод достапен за сите на GitHub како „Earth Intelligence Engine“, а резултатите што ги добија при развојот на методот беа објавени во списанието IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing.
(MIT)
(фото: Picryl)
