Фильтр по тематике
На протяжении всей истории человечество постоянно сталкивалось с угрозой стихийных бедствий, таких как землетрясения, ураганы, лесные пожары и наводнения, которые могут привести к обширным разрушениям, гибели людей и материальному ущербу.
Традиционные системы управления стихийными бедствиями в значительной степени полагаются на заранее определенные правила, не до конца проверенные статистические модели и человеческий опыт и взаимодействие, изо всех сил пытаясь обрабатывать обширные, разнообразные потоки данных и учитывать сложные переменные или непредвиденные результаты. Однако есть примеры, демонстрирующие как традиционные решения, доступные до сих пор, не оправдали ожиданий. Например, в то время как спутниковые снимки могут обеспечить широкий обзор местности, из-за недостаточной частоты кадров высокоскоростной камеры, недостаточной детализации разрешения изображения и ограниченных углов обзора камеры им может не хватать тонкой детализации, необходимой для определенных задач, таких как обнаружение неглубоких оползней или оценка ущерба отдельным зданиям. Геотехнические подходы с использованием скважинных инклинометров являются дорогостоящими, сложными и трудоемкими.
ИИ меняет взгляд на предупреждения о стихийных бедствиях. Искусственный интеллект в сочетании с IoT, периферийными вычислениями, камерами и датчиками привносит значительные инновации в прогнозировании стихийных бедствий. Используя генеративный ИИ, глубокое обучение и алгоритмы машинного обучения для обучения на наборах данных датчиков, изображений окружающей среды и информации о стихийных бедствиях, можно заблаговременно предупреждать об известных типах бедствий. С помощью обученных моделей можно выявлять потенциальные стихийные бедствия и признаки, которые люди не могут обнаружить напрямую. На ранних этапах предупреждения о стихийных бедствиях ИИ может определить тип, место и время потенциальных бедствий, а также принять упреждающие меры по предотвращению бедствий и рекомендовать действия для уменьшения масштабов и последствий бедствий.
ИИ может извлекать объекты из исторических наборов данных о стихийных бедствиях (включая показания датчиков окружающей среды в реальном времени, файлы изображений с камер с высоким разрешением и записи фактов о стихийных бедствиях) для обучения различным моделям стихийных бедствий и выявления потенциальных чрезвычайных ситуаций, которые людям или традиционным моделям трудно идентифицировать.
В сочетании с платформами IoT системы прогнозирования стихийных бедствий могут быть гибко развернуты в распределенных географических точках. Кроме того, SaaS для прогнозирования стихийных бедствий, разработанное с использованием облачных сред и технологий контейнеризации, упрощает развертывание моделей ИИ, механизмов вывода ИИ и микросервисов на периферийных вычислительных платформах ИИ, ускоряя автоматическое масштабирование облачных интегрированных приложений. Тем не менее, системы управления стихийными бедствиями на открытом воздухе сталкиваются с рядом существенных проблем. Вот некоторые из наиболее важных из них.
Долговечность и устойчивость к окружающей среде: Наружное оборудование должно быть достаточно надёжным, чтобы выдерживать суровые условия, включая экстремальные температуры, дождь, ветер, пыль и даже удары летящего мусора во время стихийных бедствий, таких как лесные пожары, наводнения или оползни.
Автономность и нестабильность питания: Надежное энергоснабжение имеет решающее значение, но на открытом воздухе доступ к розеткам может быть ограничен. В зонах стихийных бедствий могут даже наблюдаться массовые отключения электроэнергии. Это обуславливает необходимость того, чтобы система была самодостаточной с точки зрения электроснабжения: имела бы электрогенератор или солнечные батареи. Кроме того, колебания напряжения, вызванные непредсказуемыми источниками питания, такими как поврежденные электрические сети, временные генераторы или солнечные батареи с переменной мощностью в зависимости от солнечного света, также могут нарушить работу системы.
Надежное подключение и передача данных: На открытом воздухе сетевое подключение может быть ненадёжным или ограниченным из-за таких факторов, как препятствия на местности, погодные условия или огромное расстояние от коммуникационной инфраструктуры. Это может привести к сбоям в передаче данных и потенциальной потере данных, что может негативно сказаться на точности и своевременности усилий по борьбе со стихийными бедствиями.
Все эти факторы должны учитываться при разработке распределённых систем.
