Tyrols universiteter former fremtiden: AI for å forutsi naturlig risiko

Tyrols universiteter former fremtiden: AI for å forutsi naturlig risiko

I vakre Tyrol blir det for øyeblikket arbeidet med et spennende prosjekt som kan revolusjonere spådommen om naturlige hendelser. Prosjektet kalt Digischutz bringer flere universiteter og en innovativ oppstart kalt GMD for å utvikle et sensornettverk. Målet er å bruke kunstig intelligens (AI) risikoen for naturkatastrofer som murier og steinslag.

"Så langt har vi ofte reagert reaktivt på naturlige hendelser ved å blokkere gater etter en degenerert fra en degenerasjon eller evakuering av hus," sier Manuel Ferdik, professor ved MCI, som leder prosjektet. Han understreker behovet for å bedre forutsi fremtidige steinangrep for å sette i gang forebyggende tiltak i god tid.

Multidisiplinær tilnærming

Digischeutz er ikke bare et enkelt prosjekt, men en samfunnstilnærming som kombinerer forskjellige fagområder for å forbedre teknologien for å beskytte den tyrolske befolkningen. I følge Ferdik er det viktig at vitenskap og privat sektor samarbeider for å utvikle et spenstig tidlig varslingssystem.

Et essensielt trinn er å registrere steinstrøk. GMD har utviklet spesielle sensorer som allerede er installert på steinfeller i flere tyrolske regioner. Disse sensorene måler ikke bare vibrasjonene forårsaket av steiner, men også miljødata som temperatur og fuktighet. I fremtiden bør sensorene også registrere størrelsen på steinene som oppfyller nettverket.

Teknologiske nyvinninger

Den videreutviklingen av denne teknologien sørger for University of Innsbruck, som designer skreddersydde Lora-antenner. Denne teknologien muliggjør dataoverføring over lange avstander med lavt energiforbruk. Målingsdataene overføres for øyeblikket via mobiltelefonnettverket, som ikke bare er energi -intrensivt, men også begrenser levetiden til batteriet til sensorene.

"Vi jobber med å bruke sensorenes hus som en antenne og erstatte batteriene med solcellepowered Solutions", beskriver Ferdik den fremtidige planleggingen. På denne måten kan systemet bli nesten uavhengig av ekstern energi og funksjon optimalt i grov tyrolsk natur.

Fra begynnelsen av 2025 bør dataene som er samlet inn brukes til å trene en kunstig intelligens som anerkjenner mønstre i de naturlige hendelsene. Ferdik forklarer at AI skal lære å relatere forskjellige faktorer som temperatur og fuktighet og å evaluere risikoen for steinslag basert på dette.

"Jo mer data vi samler inn, jo bedre kan AI lære hvor og når steinangrep oppstår," forklarer han. Dette er et betydelig skritt for å oppnå det langsiktige målet med fordøyelsesbeskyttelse, som også består i samhandling med ytterligere dataregistreringer fra værobservasjoner, informasjonssystemer for rom og halmobservasjonsprogrammer.

Informasjon om dette innovative prosjektet finner du i en detaljert rapport på www.top.top.top.top.top.top.top.top.top.top