Tirolove univerze oblikujejo prihodnost: AI za napovedovanje naravnega tveganja

Tirolove univerze oblikujejo prihodnost: AI za napovedovanje naravnega tveganja

V čudovitem Tirolu se trenutno dela vznemirljiv projekt, ki bi lahko spremenil napoved naravnih dogodkov. Projekt, imenovan Digischutz, prinaša več univerz in inovativni start-up, imenovan GMD za razvoj senzorskega omrežja. Cilj je uporabiti umetno inteligenco (AI) tveganje za naravne nesreče, kot so muri in kamniti udarci.

"Do zdaj smo pogosto reagirali na naravne dogodke, tako da smo po degeneraciji iz degeneracije ali evakuirali hiše blokirali ulice," pravi Manuel Ferdik, profesor na MCI, ki vodi projekt. Poudarja, da je treba bolje napovedati prihodnje kamnite stavke, da bi v dobrem času sprožili preventivne ukrepe.

multidisciplinarni pristop

Digischeutz ni samo en sam projekt, ampak pristop skupnosti, ki združuje različne discipline za izboljšanje tehnologije za zaščito tirolske populacije. Po Ferdikovem mnenju je pomembno, da znanost in zasebni sektor skupaj stadelujejo pri razvoju prožnega sistema zgodnjega opozarjanja.

Bistveni korak je snemanje kamnitih potez. GMD je razvil posebne senzorje, ki so že nameščeni na kamnitih pasti v več tirolskih regijah. Ti senzorji ne merijo samo vibracij, ki jih povzročajo kamni, ampak tudi okoljske podatke, kot sta temperatura in vlaga. V prihodnosti bi morali senzorji registrirati tudi velikost kamnov, ki ustrezajo omrežju.

tehnološke inovacije

Nadaljnji razvoj te tehnologije zagotavlja Univerzi v Innsbrucku, ki oblikuje po meri, ki so bile izdelane lore antene. Ta tehnologija omogoča prenos podatkov na dolge razdalje z nizko porabo energije. Podatki o merjenju se trenutno prenašajo prek omrežja mobilnih telefonov, ki ni samo energijsko intenzivna, ampak tudi omejuje življenjsko dobo baterije senzorjev.

"Delamo na uporabi ohišja senzorjev kot antene in nadomeščamo baterije s sončnimi raztopinami", Ferdik opisuje prihodnje načrtovanje. Na ta način bi sistem lahko postal skoraj neodvisen od zunanje energije in optimalno deloval v grobi tirolski naravi.

Od začetka leta 2025 je treba zbrane podatke uporabiti za usposabljanje umetne inteligence, ki prepozna vzorce v naravnih dogodkih. Ferdik pojasnjuje, da bi se moral AI naučiti povezati različne dejavnike, kot sta temperatura in vlaga, in oceniti tveganje za kamnite udarce na podlagi tega.

"Več podatkov zbiramo, boljši se lahko AI nauči, kje in kdaj se pojavijo kamniti udarci," pojasnjuje. To je pomemben korak za dosego dolgoročnega cilja za zaščito pred prebavo, ki je tudi v interakciji z nadaljnjimi podatki iz vremenskih opazovanj, informacijskih sistemov sob in programov opazovanja slame.

Informacije o tem inovativnem projektu najdete v podrobnem poročilu On on www.top.top.top.top.top.top.Top.Top.Top.Top