- أطلقت جامعة DTU وبلدية Jammerbugt نظام ذكاء اصطناعي للإنذار من الفيضانات للسكان المحليين مع إشعار مسبق لمدة 48 ساعة.
- باستخدام "مؤشر الرطوبة" والذكاء الاصطناعي، يتنبأ الأداة بالفيضانات لكنها تحتاج إلى تحسين.
- باستخدام التعلم الآلي العلمي، يتم تسريع تنبؤات سرعة حركة المياه لتحسين الاستعداد للفيضانات.
تعاون باحثون من الجامعة التقنية الدنماركية (DTU) مع بلدية Jammerbugt لإنشاء نظام إنذار مبكر رائد للفيضانات المحلية.
حل مبتكر لمعالجة تحديات الفيضانات المحلية
أعربت سوزان نيلسن، إحدى residentيات أalborg، الدنمارك، عن مخاوفها من الفيضانات المحتملة التي قد تؤثر على منزل العطلات لوالديها في Slettestrand، شمال يوتلاند. إن قرب المنزل من خليج Jammerbugt يشكل خطراً على تسرب المياه، خاصة مع ارتفاع مستويات المياه الجوفية.
لتخفيف هذا risk وتقديم تحذيرات في الوقت المناسب للسكان وصناع القرار، طور باحثو جامعة DTU أداة متقدمة للإنذار المبكر. وعلى عكس أنظمة تحذير الفيضانات التقليدية، تقدم هذه التنبؤات الموضعية، مما يمنح أصحاب المصلحة ما يصل إلى 48 ساعة من الإنذار المسبق بالفيضات الوشيكة على طول الأنهار والجداول والمناطق الساحلية داخل بلدية Jammerbugt.
في قلب النظام يوجد "المؤشر الرطب"، وهو نموذج يعتمد على الذكاء الاصطناعي (AI) تم تدريبه على مجموعات بيانات متنوعة، بما في ذلك الصور الجوية، وتوقعات الطقس، ومستويات المياه الأرضية والبحرية، والطبوغرافيا للمناظر الطبيعية. يتيح هذا النهج متعدد الأبعاد فهماً دقيقاً لديناميكيات المياه وتفاعلاتها مع البيئة المحيطة.
يؤكد رولاند لوفي، الأستاذ المساعد في DTU المتخصص في علم الهيدرولوجيا، على تعقيد حركة المياه في المناظر الطبيعية المفتوحة. من خلال الاستفادة من الذكاء الاصطناعي ومجموعات البيانات المدروسة بعناية، طور الباحثون أداة قادرة على التنبؤ بدقة بأحداث الفيضانات المحلية.
تجربة وتجارب مستقبلية
في عام 2023، جربت بلدية Jammerbugt أداة الإنذار المبكر، مما أسفر عن نتائج واعدة خلال أشهر الربيع الممطرة. ومع ذلك، ظهرت تحديات خلال الصيف الجاف، مما يبرز الحاجة إلى مزيد من التحسين.
تقر هايدي إيجيبرغ يوهانسن، مديرة المشروع في بلدية Jammerbugt، بإمكانيات الأداة مع التأكيد على أهمية الدقة والموثوقية. الجاري وضع خطط لإعادة تدريب وضبط النموذج، مع السعي للحصول على التمويل لدعم جهود التطوير المستمرة.
بالتوازي مع تقدم تحذيرات الفيضانات، رواد باحثو DTU تقنيات التعلم الآلي العلمي لتعزيز استراتيجيات إدارة المياه. أدى الجمع بين التعلم الآلي والحوسبة العلمية إلى تقليل وقت الحساب بشكل كبير دون التضحية بالدقة.
يؤكد ألان بيتر إنغسيغ-كاروب، الأستاذ المساعد في DTU، على فوائد هذا النهج في التنبؤ بحركة المياه عبر أنظمة الصرف الصحي. من خلال الاستفادة من قوة التعلم الآلي العلمي، يتم إجراء الحسابات بسرعة أكبر بمئة مرة من الطرق التقليدية، مما يمكّن صناع القرار من الحصول على رؤى في الوقت الفعلي.
تحويل ممارسات إدارة الفيضانات
تمثل دمج الحلول AI-driven في إدارة الفيضانات تحولاً نموذجياً في تخطيط المرونة. مع التنبؤات الأسرع والأدق، يمكن للبلديات تخصيص الموارد بشكل استباقي، وتنفيذ تدابير وقائية، والتكيف بفعالية مع البنية التحتية لتخفيف مخاطر الفيضانات.
يؤكد رولاند لوفي على الآثار العملية لهذا التقدم التكنولوجي، مما يمكّن صناع القرار من الاجتماع واستكشاف سيناريوهات مختلفة في الوقت الفعلي. من خلال تبسيط عملية صنع القرار، يمكن للمجتمعات تحسين استراتيجيات الاستجابة وتعزيز المرونة العامة تجاه أحداث الفيضانات.
لا تكتفِ بقراءة أخبار العملات الرقمية فحسب، بل افهمها. اشترك في نشرتنا الإخبارية. مجانية.
إخلاء مسؤولية. المعلومات المقدمة ليست نصيحة تداول. Cryptopolitan.com لا تتحمل أي مسؤولية عن أي استثمارات تتم بناءً على المعلومات المقدمة في هذه الصفحة. نوصي بشدة بإجراء بحث مستقل و/أو الاستعانة بمستشار مؤهل قبل اتخاذ أي قرارات استثمارية.
بريان كوم
يتمتع برايان كوم بخبرة تزيد عن سبع سنوات في تغطية سلاسل الكتل والعملات المشفرة، حيث كان نشطاً في هذا القطاع منذ عام 2017. وقد أسهم في نشرات رائدة، بما في ذلك BlockToday.com. علاوة على ذلك، طور دورة «إيثريوم للمبتدئين» (Ethereum 101) لموقع BitDegree.org قبل انضمامه إلى Cryptopolitan كاتباً بدوام كامل. يغطي برايان أدلةً دائمة الصلاحية (EGs)، وتحليلات عميقة، ومقابلات، وتحليلات الأسعار. وتركيزه على التمويل اللامركزي (DeFi)، وابتكارات سلاسل الكتل، والمشاريع الناشئة في عالم العملات المشفرة يسعد القراء.
