Tirolio universitetai formuoja ateitį: AI numatyti natūralią riziką

Tirolio universitetai formuoja ateitį: AI numatyti natūralią riziką

„Beautiful Tyrol“ šiuo metu vykdomas įdomus projektas, kuris galėtų revoliucionuoti natūralių įvykių prognozę. Projektas, pavadintas „Digischutz“, pristato kelis universitetus ir novatorišką paleidimą, pavadintą GMD, kad sukurtų jutiklių tinklą. Tikslas yra naudoti dirbtinį intelektą (AI) stichinių nelaimių, tokių kaip Muries ir akmens potėpiai, rizika.

"Iki šiol mes dažnai reagavome į natūralius įvykius, blokuodami gatves po išsigimimo iš degeneracijos ar evakuotų namus", - sako projektą vadovaujantis MCI profesorius Manuelis Ferdikas. Jis pabrėžia poreikį geriau numatyti būsimus akmens streikus, kad būtų galima tinkamu laiku pradėti prevencines priemones.

daugiadalykinis požiūris

„Digischeutz“ yra ne tik vienas projektas, bet ir bendruomenės požiūris, kuriame derinamos skirtingos disciplinos, siekiant pagerinti Tirolio gyventojų apsaugos technologiją. Anot Ferdiko, svarbu, kad mokslas ir privatus sektorius kartu veiktų kuriant atsparią ankstyvojo perspėjimo sistemą.

Esminis žingsnis yra įrašyti akmeninius potėpius. GMD sukūrė specialius jutiklius, kurie jau yra sumontuoti ant akmens spąstų keliuose Tirolio regionuose. Šie jutikliai ne tik išmatuoja akmenų sukeltas virpesius, bet ir aplinkosaugos duomenis, tokius kaip temperatūra ir drėgmė. Ateityje jutikliai taip pat turėtų užregistruoti akmenų, kurie atitinka tinklą, dydį.

Technologinės naujovės

Tolesnis šios technologijos plėtra suteikia Insbruck universitetui, kuriame projektuojamos pritaikytos Loros antenos. Ši technologija įgalina duomenų perdavimą dideliais atstumais, kai suvartojama mažai energijos. Matavimo duomenys šiuo metu perkeliami per mobiliųjų telefonų tinklą, kuris yra ne tik energingas, bet ir riboja jutiklių akumuliatoriaus eksploatavimo laiką.

"Mes stengiamės naudoti jutiklių korpusą kaip anteną ir pakeisti baterijas saulės galių tirpalais", -apibūdina Ferdikas. Tokiu būdu sistema gali būti beveik nepriklausoma nuo išorinės energijos ir optimaliai funkcionuoti grubiai Tirolio pobūdyje.

Nuo 2025 m. Pradžios surinkti duomenys turėtų būti naudojami dirbtiniam intelektui, kuris atpažįsta natūralių įvykių modelius, mokyti. Ferdikas paaiškina, kad AI turėtų išmokti susieti įvairius veiksnius, tokius kaip temperatūra ir drėgmė, ir įvertinti akmens potėpių riziką, remiantis tuo.

„Kuo daugiau duomenų renkame, tuo geriau AI gali išmokti, kur ir kada atsiranda akmuo“, - aiškina jis. Tai yra reikšmingas žingsnis siekiant ilgalaikio apsaugos nuo virškinimo priemonės tikslo, kuris taip pat susideda iš sąveikos su tolesniais duomenų įrašais iš oro stebėjimų, kambarių informacinių sistemų ir šiaudų stebėjimo programų.

Informaciją apie šį novatorišką projektą galima rasti išsamioje ataskaitoje On on on www.top.top.top.top.top.top.top.top.top.top