人工智能是如何预防自然灾害的

来源:互联网时间:2018-07-10 23:24

人工智能是如何预防自然灾害的

图示:洪水肆虐后的马里兰州埃利科特市

网易科技讯 7月10日消息,据国外媒体报道,在人工智能的帮助下,科技公司向环保组织提供更为精确的高分辨率地图,为环保决策提供更为详细的最新信息,从而达到保护环境和预防自然灾害的目的。

2018年5月27日美国马里兰州埃利科特市一场暴雨袭来,在不到3小时的时间里降水量超过超过6英寸,造成一人死亡。主要街道变成了急流,汽车像水中的橡皮鸭一样漂浮不定。国家气象局将这种暴雨的概率称为千年一遇,然而,“这是过去三年中第二次发生这种情况,”环境保护组织切萨皮克保护协会保护技术主任杰夫·艾伦比(Jeff Allenby)如是指出。

埃利科特市发洪水并不是什么新鲜事,这里有两条支流与帕塔普斯科河汇合。但艾伦比表示,随着开发项目覆盖了曾经是“森林天然海绵”的土地、山坡和草坪,洪水变得越来越严重。就在5月27日洪水发生的几天前,美国国土安全部根据其2016年的洪水发生情况,选择了埃利科特市开展试点项目,通过自动传感器为居民提供更好的洪水预警。

最近,艾伦比开发了另一种工具来帮助预测,计划和应对突如其来的洪水:这是一张独一无二的高分辨率地图,显示出地面建筑物,人行道,树木和草坪等信息数据——这张地图涵盖了从纽约州北部到弗吉尼亚州南部10万平方英里区域,一直延伸至切萨皮克湾。在人工智能的帮助下,航拍图像生成地图能够显示的物体小至3平方英尺,比洪灾预测着以前使用的地图精确约1,000倍。为了理解这种差异,你想象一下,此前就是试图在拥挤的城市街道上使用只能显示沃尔玛超市大小的地图来识别Uber司机。

在微软和佛蒙特大学的帮助下,绘制这张地图耗时一年,耗资350万美元。艾伦比的团队仔细研究航拍图像,道路图和分区图,以建立规则,分类对象和清楚错误。 “一旦我们完成了第一个数据集,”艾伦比说,“每个人都开始问’你打算什么时候再做一次?’”从而保持地图持续更新。

这多亏了人工智能。微软帮助艾伦比的团队训练其人工智能来自动识别物体。即使拥有强大的数据集,训练算法并不容易。这项工作需要定期进行“像素窥视” ——手动放大对象以验证和修改机器的识别结果。通过多次训练,该算法提高了识别水道、树木、田野、道路和建筑物的能力。随着相关新数据的出现,切萨皮克保护协会计划使用人工智能来更新地图,比最初耗费数百万美元的劳动密集型工作更频繁、更容易。