Narzędzie AI symuluje scenariusze powodzi z wykorzystaniem realistycznych zdjęć satelitarnych

Narzędzie AI z MIT symuluje realistyczne obrazy powodzi za pomocą modeli opartych na fizyce, pomagając społecznościom wizualizować ryzyko klimatyczne i przygotować się na huragany.

Badacze z MIT opracowali narzędzie oparte na sztucznej inteligencji, które łączy generatywną AI z modelami opartymi na fizyce, aby tworzyć realistyczne satelitarne obrazy potencjalnych powodzi.

Technologia ta mogłaby dostarczyć nowego sposobu dla społeczności na wizualizację skutków burz i podjęcie świadomych decyzji dotyczących ewakuacji i przygotowań. Zespół udostępnił swoją metodę „Earth Intelligence Engine” online, aby inni mogli ją zbadać.

Zespół przetestował tę metodę w Houston, w Teksasie, symulując powódź spowodowaną burzą podobną do huraganu Harvey.

Generując obrazy satelitarne, które pokazują, jak konkretne obszary mogłyby wyglądać po takim zdarzeniu, badacze porównali wyniki z rzeczywistymi zdjęciami satelitarnymi wykonanymi po Harveyu.

Ich odkrycia ujawniły, że połączenie sztucznej inteligencji z modelem powodzi opartym na fizyce dało dokładniejsze przedstawienia zalań niż sama sztuczna inteligencja, która czasami generowała nierealistyczne wyniki, takie jak zalania na obszarach o wyższej wysokości.

Narzędzie wykorzystuje metodę uczenia maszynowego zwanej warunkową generatywną siecią przeciwnych (GAN). GAN składa się z dwóch sieci neuronowych: jedna generuje syntetyczne obrazy, podczas gdy druga ocenia ich dokładność na podstawie rzeczywistych danych.

Chociaż proces ten jest skuteczny, stosowany samodzielnie może prowadzić do błędów wizualnych, czyli „halucynacji”. Aby poprawić niezawodność, zespół zintegrował GAN z modelem opartym na fizyce, który uwzględnia rzeczywiste czynniki, takie jak trajektorie burz, wzorce wiatru i infrastrukturę przeciwpowodziową.

Badacze uważają, że połączenie sztucznej inteligencji i fizyki mogłoby ulepszyć obecne metody komunikacji na temat ryzyka powodzi, które często polegają na mapach z kodem kolorów.

„Idea jest taka: Pewnego dnia moglibyśmy to wykorzystać przed huraganem, gdzie dostarczałoby dodatkowej warstwy wizualizacji dla społeczeństwa” – powiedział Björn Lütjens, badacz postdoktorancki, który prowadził badanie.

„Jednym z największych wyzwań jest zachęcanie ludzi do ewakuacji, gdy są w niebezpieczeństwie. Być może to mogłaby być kolejna wizualizacja, która pomogłaby zwiększyć tę gotowość,” dodał.

Badanie, opublikowane w IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, podkreśla potencjalne zastosowanie AI w kontekstach wrażliwych na ryzyko.