Les inondations peuvent détruire plus que des biens et enlever le sentiment de sécurité qui accompagne votre maison.
Des chercheurs de la Pennsylvania State University et d’autres institutions peuvent avoir décomposé la majeure partie du puzzle pour garantir la sécurité future de ces catastrophes. Leurs modèles prédisent les inondations plus précisément et en beaucoup moins de temps que les outils plus anciens. « Avec une nouvelle approche, vous pouvez utiliser le même processus pour créer des simulations, quelle que soit la région que vous essayez de simuler », a déclaré le professeur Chaopeng Shen.
Le modèle national de l’eau de la NOAA est un hydrologue standard. Mais c’est digne de confiance, mais c’est lent aussi. L’étalonnage traditionnel consiste à fournir des décennies de données fluviales à chaque site. Un site à la fois. Shen l’a décrit comme « cher, cher, ennuyeux ». La nouvelle façon de faire les choses de l’équipe en utilisant des systèmes d’intelligence artificielle qui peuvent trouver des modèles dans la pile de données.
Au lieu de recommencer à partir de tous les bassins fluviaux, l’IA peut utiliser des mesures passées pour généraliser les informations. « Par opposition à approcher chaque site individuellement, les réseaux de neurones appliquent des principes généraux d’interprétation et de prédictions à partir de données historiques », a déclaré le co-auteur Yalan Song.
Ce modèle suit des règles basées sur la physique sur le comportement de l’eau, mais s’adapte rapidement aux nouveaux domaines. Et bien que l’IA soit excellente en ce qui concerne le déchiffrement des modèles, les tempêtes rares jettent une clé de singe au travail. Song a déclaré que leurs modèles maintiendront l’hydrophysique et permettaient au réseau d’apprendre des pièces désordonnées.
Cette méthode prédit des précipitations beaucoup plus extrêmes que les outils plus anciens. Les chercheurs ont utilisé 15 ans de données sur la rivière et ont demandé au système de régénérer 40 ans de débit de la rivière. Sur les dossiers réels, la prévision a décroché près de 30% sur 4 000 sites.
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« Avec un réseau neuronal qualifié, vous pouvez générer des paramètres aux États-Unis en quelques minutes », a déclaré Shen. Des travaux qui ont pris des semaines sur de nombreux superordinateurs peuvent être achevés en quelques heures sur une seule machine.
Une méthode similaire est utilisée pour concevoir une batterie à l’état solide plus sûr. Vous pouvez également cartographier la végétation urbaine pour les plans de refroidissement. Le laboratoire teste l’IA dans la recherche sur la fusion nucléaire.
MIT News a rapporté que le modèle de formation utilise une grande quantité d’électricité et d’eau. La recherche sur le visage et l’Université Carnegie Mellon ont découvert que certains systèmes peuvent consommer autant d’électricité que les petits pays. Cependant, l’industrie se dirige vers les énergies renouvelables. Cela vous permet d’acheter du temps en famille pour économiser plus que des biens familiaux.
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