22 Provinces Ont Subi Des Inondations majeures. L’apprentissage Automatique peut-il Les Prédire À L’avenir ?

Les inondations se produisent chaque année dans l’histoire de l’humanité et constituent l’une des catastrophes naturelles les plus graves au monde. Bien qu’inévitables, les pertes causées par les inondations peuvent être réduites d’un tiers ou plus si des prévisions précises sont faites. Des scientifiques ont développé un système d’apprentissage automatique capable de prédire avec précision quand et où les inondations se produiront, et il est actuellement utilisé en Inde.

Les inondations frappent à nouveau cet été.

Depuis juin, mon pays est entré dans un vaste processus desaison des inondationsDe fortes pluies et des inondations se sont produites dans certaines régions, et des nouvelles sur le contrôle des inondations et les secours en cas de catastrophe sont apparues chaque jour dans les journaux.

Selon les rapports, pendant la saison des inondations de cette année, le Guangdong, le Guangxi, le Jiangxi et d'autres provinces22 provincesTous ont souffert des inondations à des degrés divers. À ce jour, la catastrophe des inondations a causé6,75 millions de personnesZone de cultures affectée623 mille hectares, des pertes économiques directes d'environ10 milliards.

Dans la province du Jiangxi, qui a été gravement touchée, le nombre de personnes touchées a augmenté.Plus de 2 millions, maisons effondrées531 ménages, 1357 chambres1 063 maisons de 508 ménages ont été gravement endommagées ;4 stations ont dépassé le niveau d'alerte et 8 réservoirs ont dépassé la limite de crue..

Les inondations sont toujours en cours et il y aura plusieurs séries de fortes pluies jusqu'à la mi-juillet. Les services compétents prévoient que dans les prochains jours, le Jiangxi pourrait être confronté à une inondation de taille moyenne qui se produit une fois par décennie.La situation en matière de prévention des inondations va devenir plus grave.

Dans le même temps, le Midwest des États-Unis, l’Iran et d’autres régions souffrent également de graves inondations, et le nombre de morts continue d’augmenter.

En réponse à cela, de nombreuses régions de notre pays ont lancé des interventions d'urgence et les brigades de pompiers se sont également précipitées dans la zone sinistrée pour mener des opérations de sauvetage.

Cependant, face aux catastrophes naturelles, la puissance humaine semble toujours insignifiante. Mais heureusement, nous pouvons désormais utiliser des armes scientifiques pourPrévisions et avertissements précis, pour minimiser les pertes. Les pompiers n’auront plus à risquer leur vie à plusieurs reprises en se précipitant sur la ligne de front.

Inondations : une longue histoire, un phénomène mondial

**Les inondations sont l’une des catastrophes naturelles les plus graves au monde.**Cela se produit chaque année dans l’histoire de l’humanité. Il existe de nombreuses histoires de catastrophes dues aux inondations dans le monde entier, et l’histoire de l’Arche de Noé en fait partie.

Selon la Bible, pour échapper au désastre du déluge provoqué par Dieu pour une raison quelconque, Noé et sa famille ont passé 120 ans à construire l'arche de Noé. Lorsque le grand déluge est finalement arrivé, seuls Noé, sa famille et les vies dans l'arche ont survécu.

En réalité, nous n’avons pas l’arche de Noé, ni les inondations catastrophiques.**Elle tue des dizaines de milliers de personnes et en déplace des centaines de millions chaque année.**Les inondations sont souvent causées par de fortes pluies qui envahissent les rivières, les lacs et les réservoirs, entraînant des inondations. D’autres causes incluent les tremblements de terre sous-marins, les ouragans et l’effondrement des barrages.

Les inondations se produisent souvent dans les zones à forte densité de population, à forte culture agricole, à forte concentration de rivières, de lacs et de précipitations abondantes, comme les zones tempérées chaudes et subtropicales de l’hémisphère nord.Chine, BangladeshC’est la région du monde où les inondations sont les plus fréquentes.

Selon les statistiques historiques, mon paysEn moyenne, les inondations surviennent une fois tous les deux ans.. Historiquement, les inondations ont touché Pékin cinq fois et ont inondé Tianjin huit fois. À l’exception des déserts, des zones extrêmement arides et des zones froides de haute altitude, mon paysEnviron les deux tiersDes inondations de différents degrés et types surviennent dans toutes les régions du pays.

Chaque été, de nombreuses provinces du sud connaissent de fortes précipitations telles que des orages et des pluies torrentielles.**« Vue sur la mer depuis la ville »**Des scénarios comme ceux-ci ne sont plus rares. L’engorgement urbain et l’atténuation des urgences en cas d’inondation sont des problèmes difficiles auxquels les résidents et les gestionnaires sont confrontés ensemble et doivent travailler dur pour les résoudre.

L'inondation semble calme, mais elle est en réalité très violente. Avant chaque inondation, trop de personnes sont emportées par le déluge impitoyable en un instant, par manque d’information et de préparation.

Tout comme les catastrophes naturelles telles que les tremblements de terre, les inondations sont par nature imprévisibles et inévitables. Mais si nous le faisonsPrévisions précises, peut minimiser les pertes. Selon certaines recherches, le système d’alerte précoce peut réduire les décès et les pertes économiques causés par les inondations.Réduit de plus d'un tiers.

Système d'apprentissage automatique : des prévisions précises pour prévenir les inondations

Des chercheurs de Google, de l'Institut de technologie Technion-Israël et de l'Université Bar-Ilan ont développé une méthode pour détecter et traiter le cancer en utilisant l'intelligence artificielle et des ordinateurs puissants.Un système d’apprentissage automatique qui prédit avec précision les inondations des rivières.

Ces prédictions utilisentApprentissage automatique, relevés de précipitations et simulations d'inondationscombinaison. Dans le modèle d'apprentissage automatique, divers éléments sont ajoutés -depuis****Des événements historiques aux relevés du niveau des rivières en passant par la topographie et l'élévation d'une zone spécifique.Sur la base de ces éléments, ils génèrent des cartes et fonctionnent jusqu'àDes centaines de milliers de simulations.

En combinant ces informations, ils ont créé des modèles de prévision des crues fluviales qui peuvent prédire avec plus de précision non seulement quand et où les inondations se produiront, mais également la gravité des événements.

« La prévision efficace et à grande échelle des crues fluviales est entravée par de multiples facteurs, notamment le recours à l’étalonnage manuel, qui est laborieux et prend du temps, la quantité limitée de données disponibles à des endroits spécifiques et la difficulté de calcul de la construction… », a écrit l’équipe.**Le modèle est suffisamment précis.**L’apprentissage automatique est extrêmement utile dans ce contexte : les modèles appris peuvent souvent surpasser les experts humains dans des scénarios complexes et de grande dimension. "

Comme le souligne le document, l’un des plus grands défis dans la construction de modèles de prévision des inondations estCalibrage des paramètres. Il s’agit d’un processus d’optimisation conçu pour faire correspondre les prédictions de l’algorithme à une mesure de base. Les méthodes traditionnelles impliquent un travail manuel et les modèles qui en résultentBien que ses résultats soient bons, ils ne sont pas généralisables.

En fait, dans le domaine de la prévision des inondations, de nombreuses tentatives d’automatisation ont été menées, mais aucune n’a été en mesure d’atteindre un niveau de précision et de fiabilité suffisant pour être utilisé dans des systèmes opérationnels. Par conséquent, les applications pratiques sont limitées aux processus semi-automatisés impliquant une intervention ou une interaction manuelle.

**L’apprentissage automatique est bien adapté pour surmonter les limitations ci-dessus.**Car de nombreux défis majeurs des modèles hydrologiques résident dans l’étalonnage automatique, domaine dans lequel les armes d’apprentissage automatique excellent. Aujourd’hui, la plupart des systèmes d’apprentissage automatique à grande échelle remplacent et améliorent les systèmes antérieurs, de qualité inférieure, qui reposaient sur un étalonnage manuel.

Les chercheurs ont surmonté certains de ces obstacles en utilisant des mesures en temps réel des niveaux des rivières et des prévisions à court terme, à partir desquelles leur modèle a produit uneCarte des inondations(Une carte indiquant où les niveaux d’eau sont susceptibles de se produire) Estimez l’étendue des inondations prévues.

Ils disent que sur la base des alertes générées pendant la saison de la mousson de 2018, les prévisions étaient exactes.300 mLa résolution dépasse90% et 75% de rappel et de précision.

Ce n’est pas un modèle parfait en raison du coût de calcul élevé des simulations basées sur la physique et des inexactitudes causées par les erreurs et les biais. Mais l’équipe estime que les techniques d’apprentissage automatique sont essentielles pour améliorer les prévisions pour les travaux futurs, et qu’avec une gamme plus large de données, de meilleurs modèles peuvent être appris.

Ils croient également que les progrès récents en matière de transfert inductif, d’apprentissage par transfert et d’apprentissage multitâche peuvent surmonter la difficulté d’apprendre des modèles efficaces à partir de plusieurs sources connexes. Et ces techniques pourraient un jour être utilisées pour prédire des événements qui ne sont pas simulés par des modèles physiques, comme la fonte des neiges et le débit des rivières.

Ces résultats finiront par entrer dans le moteur de recherche de Google.**Programme d'alerte publique de Google,**Le programme informe les utilisateurs d'applications telles que Google Search, Maps et Google News des catastrophes naturelles en cours ou imminentes telles que les ouragans, les éruptions volcaniques, les tsunamis et les tremblements de terre.

Actuellement, des agences gouvernementales des États-Unis, d’Australie, du Canada, de Colombie, du Japon, de Taïwan, d’Indonésie, du Mexique, des Philippines, d’Inde, de Nouvelle-Zélande et du Brésil participent au projet.

« Nous pensons que l’apprentissage automatique peut améliorer la qualité de plusieurs composants », ont déclaré les chercheurs. « Pour atteindre cet objectif, nous collectons, organisons et combinons des données provenant de différentes sources.Ensembles de données ouverts, pour rendre ce problème plus accessible à la communauté de l’apprentissage automatique. "

Les inondations sont inévitables, mais leurs dégâts sont évitables

Les inondations continuent de faire des ravages dans tout le pays, mais les scientifiques et les techniciens travaillent jour et nuit pour étudier les moyens de les combattre. Les catastrophes naturelles sont inévitables, mais la vie humaine et les biens peuvent être protégés contre les catastrophes grâce à de bonnes prévisions.

J’espère que lorsque la prochaine inondation surviendra, ce que nous verrons ne sera pas des pompiers se précipitant sur la ligne de front, mais une IA faisant des prévisions opportunes pour nous et des gens évacuant à l’avance pour minimiser la catastrophe des inondations.

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