更精準！英研究人員利用AI監測預防城市洪水

*【環球網科技綜合報道】*據外媒12月27日報道，世界各地的沿海地區都因氣候變化、海平面上升遭受洪水威脅。蘇格蘭鄧迪大學Roger Wang領導的研究團隊最近展示瞭如何利用三大技術(AI、社交媒體和公民科學眾包)監測城市洪水，並認為此方法可幫助沿海地區做好災前準備。

首先，研究人員從高分辨率城市洪水計算機模型開始，着手開發早期洪水探測系統。模型結果需經數據驗證，從而保證其可靠性，但經過三個月的數據採集，研究人員卻空手而歸。其次，研究人員計劃用基於物理學的洪泛模型來更新他們的模型，來預測洪水發展。

衞星遙感價格昂貴，且在城市地區經常受到技術問題的影響，而地面傳感器網絡的安裝和維護成本很高。即使是最常見的方法，政府工作人員的目擊調查也不在預算之內。於是，研究人員將推特和眾包應用程序MyCoast作為替代方案，用來收集侵蝕和潮汐等海岸條件的數據。

利用這一替代方案進行數據收集的步驟如下：(1)掃描推特上的“洪水”、“水壩”和“堤壩”等關鍵詞，識別洪水相關事件。(2)利用自然語言處理(NLP)這一人工智能識別推特用户的信息，包括洪水位置、水深、洪水趨勢、人類情感、損失估計，甚至包括可精確到英尺的超高分辨率數據，如推特用户的街道名稱和建築物號碼。(3)因為包含關鍵字的推文很可能是無關緊要的，所以要利用AI進行去噪，比如利用計算機視覺程序將洪水圖片從MyCoast的照片中篩選出來，但是其準確率僅有70%，故這個系統並不完美。

研究人員稱，與洪水相關的推文與較高的降水量相關，而眾包數據與實際封路密切相關。他們認為推特這樣的工具可以更好地進行大規模監控，而MyCoast這樣的應用程序則可以在較小的範圍內提供寶貴的見解。有了這些工具，他們希望能在潛在的洪水問題上發揮積極的作用。

這項研究近期已在《計算機與地球科學》雜誌上發刊。(實習編譯：蔡萬爽 審稿：李宗澤)