Tirola universitātes veido nākotni: AI, lai prognozētu dabisko risku

Tirola universitātes veido nākotni: AI, lai prognozētu dabisko risku

Skaistā tirolā šobrīd tiek strādāts aizraujošs projekts, kas varētu revolucionizēt dabisko notikumu prognozi. Projekts ar nosaukumu Digischutz rada vairākas universitātes un novatorisku jaunuzņēmumu ar nosaukumu GMD, lai izstrādātu sensoru tīklu. Mērķis ir izmantot mākslīgo intelektu (AI) tādu dabas katastrofu risku, piemēram, sūļu un akmens sitienu.

"Pagaidām mēs bieži reaģējām uz dabiskiem notikumiem, bloķējot ielas pēc deģenerācijas no deģenerācijas vai evakuējošām mājām," saka Manuels Ferdiks, MCI profesors, kurš vada projektu. Viņš uzsver nepieciešamību labāk prognozēt nākotnes akmens streikus, lai savlaicīgi sāktu profilaktiskus pasākumus.

Daudznozaru pieeja

Digischeutz nav tikai viens projekts, bet arī kopienas pieeja, kas apvieno dažādas disciplīnas, lai uzlabotu tehnoloģiju, lai aizsargātu tiroles populāciju. Pēc Ferdika teiktā, ir svarīgi, lai zinātne un privātais sektors strādātu kopā, lai izstrādātu izturīgu agrīnās brīdināšanas sistēmu.

Būtisks solis ir ierakstīt akmens sitienus. GMD ir izstrādājis īpašus sensorus, kas jau ir uzstādīti uz akmens slazdiem vairākos Tiroles reģionos. Šie sensori mēra ne tikai akmeņu izraisītās vibrācijas, bet arī vides datus, piemēram, temperatūru un mitrumu. Nākotnē sensoriem jāreģistrē arī to akmeņu lielums, kas atbilst tīklam.

Tehnoloģiskās inovācijas

Šīs tehnoloģijas turpmākā attīstība nodrošina Innsbruka universitāti, kas izstrādā īpaši pielāgotas Lora antenas. Šī tehnoloģija nodrošina datu pārraidi lielos attālumos ar zemu enerģijas patēriņu. Mērījumu dati pašlaik tiek pārsūtīti, izmantojot mobilo tālruņu tīklu, kas ir ne tikai enerģijas intensīvs, bet arī ierobežo sensoru akumulatora kalpošanas laiku.

"Mēs strādājam pie tā, lai sensoru korpuss izmantotu kā antenu un aizstātu akumulatorus ar saules enerģijas risinājumiem", Ferdiks apraksta turpmāko plānošanu. Tādā veidā sistēma var kļūt gandrīz neatkarīga no ārējās enerģijas un optimāli funkcionēt rupjā tiroles raksturs.

No 2025. gada sākuma apkopotie dati jāizmanto, lai apmācītu mākslīgo intelektu, kas atpazīst dabisko notikumu modeļus. Ferdiks skaidro, ka AI jāiemācās saistīt dažādus faktorus, piemēram, temperatūru un mitrumu, un novērtēt uz to pamatā esošajiem akmens streiku risku.

"Jo vairāk datu mēs apkopojam, jo ​​labāk AI var iemācīties, kur un kad notiek akmens streiki," viņš skaidro. Šis ir nozīmīgs solis, lai sasniegtu ilgtermiņa mērķi -aizsardzību pret gremošanu, kas sastāv arī no mijiedarbības ar turpmākiem datu ierakstiem no laika apstākļu novērojumiem, informācijas sistēmām un salmu novērošanas programmām.

Informācija par šo novatorisko projektu ir atrodama detalizētā ziņojumā on on www.top.top.top.top.top.top.top.top.top.top.