Университет искусственного интеллекта имени Мухаммеда бен Зайеда (MBZUAI), базирующийся в Абу-Даби, с помощью искусственного интеллекта (ИИ) проводит исследования для разработки планов по борьбе с экстремальными погодными условиями.
После недавних рекордных ливней, обрушившихся на ОАЭ в апреле, группа исследователей и студентов MBZUAI объединила методы искусственного интеллекта и компьютерного зрения для создания прототипа автоматизированного анализа спутниковых данных для оценки вероятности наводнений.
Используя три локальных примера - Palm Jumeirah в Дубае, район Musaffah в Абу-Даби и регион Al Buraimi в Омане, исследователи использовали имеющиеся спутниковые данные для сравнения снимков дистанционного зондирования до и после шторма. Цель анализа - предоставить местным муниципалитетам и властям полезный инструмент обнаружения изменений для быстрой оценки последствий сильных ливней.
Инструмент позволяет точно определить, на каких дорогах скапливается вода после экстремальных дождей (показано желтыми линиями, перекрывающими зоны затопления), а также выявить критически пострадавшие объекты инфраструктуры, такие как больницы, школы, рестораны, торговые центры и промышленные комплексы. Кроме того, технология поможет обозначить жилые районы, которые могут подвергаться наибольшей опасности.
Университет планирует наладить контакты с государственными органами ОАЭ, такими как Агентство по охране окружающей среды Абу-Даби (EAD) и Департамент муниципалитетов и транспорта (DMT), городскими властями, местными застройщиками и Комитетом по оценке наводнений ОАЭ, чтобы продемонстрировать свои результаты.
В настоящее время модель находится на ранней стадии, и опирается на ИИ и бесплатные общедоступные данные, включая снимки Sentinel-2 с разрешением 10 метров и OpenStreetMap, где добровольцы по всему миру предоставляют географическую информацию - улицы, интересные места и достопримечательности.
В будущем MBZUAI планирует расширить исследование наводнений, включив в него больше районов в регионе Персидского залива, и сотрудничать с правительственными и промышленными организациями для адаптации и улучшения инструмента путем добавления дополнительных параметров данных, таких как существующие дренажные сети, расположение спасательных центров и 3D-датчиков для получения более точной информации об уровне воды.
