ИИ и Твиттер помогают предсказывать наводнения

Ученые Объединенного исследовательского центра, Европейской Комиссии по науке и технологиям представили прототип – Социальные сети в борьбе с наводнениями (SMFR), который «обогащает» «Европейскую систему оповещения о наводнениях» (EFAS) сообщениями в режиме реального времени от пользователей Twitter.

SMFR основан на исследовании, опубликованном Гарвардским университетом и Google в августе 2018 года, в котором описана модель ИИ, способная после крупного землетрясения до одного года предсказывать места новых подземных толчков, а также применяются декабрьские результаты исследователей ИИ Facebook, которые разработали метод анализа спутниковых изображений и количественной оценки ущерба от пожаров и других бедствий. Совсем недавно ученые из Google опубликовали ретроспективу системы машинного обучения, которая с точностью до 75% предсказывает наводнения, когда река выходит из берегов.

Система предсказания европейских исследователей использует EFAS для определения момента, когда риск наводнений в определенном географическом районе превысит пороговый уровень. Это запускает сбор данных из социальной сети Twitter — до 400 ключевых слов в одновременно, что является максимумом для потока из сети общего пользования.

Извлечение сообщений с релевантными ключевыми словами (указывающими на то, что наводнение должно произойти или недавно произошло) оказалось непростой работой, учитывая тот факт, что на прогнозируемой территории население говорит более чем на 27 языках. Для решения этой задачи была использована многоязычная система классификации, чтобы сделать вывод о сходстве между ключевыми словами на четырех языках: немецком, английском, испанском и французском.

Чтобы проверить надежность своего подхода, ученые интегрировали SMFR в EFAS и проверили его во время недавних наводнений в итальянской Калабрии в начале октября 2018 года. SMFR собрал сообщения из Твиттер за два дня (всего около 14 347), которые проанализировал на достоверность. Исследователи сообщают, что отфильтрованные ИИ сообщения тесно связаны с фактическим наводнением. Они считают, что это первый многообещающий шаг к системе, которая может сократить время реагирования на ранних стадиях бедствий.