М еждународен изследователски екип е разработил модели с изкуствен интелект (ИИ), които могат да подобрят дългосрочното прогнозиране на наводнения и да осигурят предупреждения седмици преди настъпването им, предаде Синхуа, цитирайки изследване, публикувано в Journal of Hydrologic Engineering.
Изследователите са използвали исторически данни за валежите и речния отток в басейна на река Дюпейдж (DuPage) в американския щат Илинойс, обхващащи период от 20 години. На тази основа те са разработили модели за дълбоко обучение с т.нар механизми за внимание (attention mechanisms), които разпознават закономерности в данните за валежите и речния поток, се посочва в съобщение на Технологичния университет в Сидни (UTS), Австралия.
Чрез комбиниране на прогнозите от отделните модели изследователите са подобрили точността на предвижданията. Комбинирането на прогнозите от няколко модела с изкуствен интелект е намалило грешките при предвиждането с около 38 процента спрямо базовия метод, а допълнително разработен подход за обединяване на данните е подобрил с около 47 процента показателите за прогнозиране, съобщават още изследователите.
Разработеният подход запазва висока точност при прогнози за период до 12 седмици напред, посочи професор Амир Х. Гандоми от Технологичния университет в Сидни, съавтор на проучването. По думите му по-дългият период за предупреждение би могъл да даде на местните общности повече време за подготовка и предприемане на мерки за ограничаване на последиците от наводненията.
Според изследователския екип разработката може да намери приложение в управлението на риска от наводнения, планирането на действия при бедствия, повишаването на устойчивостта на инфраструктурата и управлението на водните ресурси.
„В крайна сметка целта не е просто да прогнозираме наводненията по-точно, а да превърнем по-добрите прогнози в по-добри решения“, каза още Гандоми, цитиран от Синхуа.
