Pesquisadores do Instituto de Tecnologia de Massachusetts (MIT) desenvolveram uma ferramenta de previsão de inundações que combina IA generativa e modelos físicos para produzir imagens de satélite realistas que representam visualmente possíveis cenários de inundação. Esta ferramenta pode não só identificar áreas de alto risco com mais precisão, mas também fornecer aos decisores um suporte visual mais fiável para um melhor aviso de inundações e resposta a catástrofes. Esta tecnologia integra de forma inovadora redes adversárias generativas (GAN) e modelos físicos, reduzindo efetivamente a possibilidade de "ilusão" do modelo GAN, melhorando a precisão das imagens e fornecendo novos métodos para alertas de inundações e gestão de desastres mais eficazes.
Cientistas do Instituto de Tecnologia de Massachusetts (MIT) estão desenvolvendo uma ferramenta de inteligência artificial (IA) que pode gerar imagens de satélite realistas para ilustrar possíveis cenários de inundação. Esta tecnologia combina modelos generativos de IA e modelos de inundações baseados na física para identificar com mais precisão áreas de alto risco e fornecer aos tomadores de decisão suporte de visualização confiável.
Modelo AI+físico: Gere imagens de inundação mais precisas
Segundo o Space.com, a ferramenta primeiro usa modelos físicos para identificar áreas com risco de inundação. Em seguida, gera uma visão aérea detalhada de como a área poderá ficar após a inundação, dependendo da intensidade da tempestade que se aproxima. A ferramenta utiliza uma abordagem inovadora que combina redes adversárias generativas (GANs) com modelos físicos para reduzir “alucinações” (ou seja, características em imagens que parecem reais, mas são imprecisas) que as GANs podem produzir.
"'Ilusões' podem enganar os espectadores", disse Bjorn Lütjens, pesquisador de pós-doutorado no Departamento de Ciências da Terra, Atmosféricas e Planetárias do MIT. "Estamos pensando em como usar esses modelos generativos de IA no contexto dos impactos climáticos, em In. neste caso, ter uma fonte de dados confiável é crucial. É aqui que os modelos físicos entram em ação.”
Alerta antecipado mais intuitivo: ajuda a aumentar a disposição para evacuação
“A ideia é que um dia possamos usar esta tecnologia antes de um furacão para fornecer uma camada adicional de visibilidade ao público”, disse Lütjens. Ele também enfatizou a importância das evacuações, dizendo: “Encorajar as pessoas a evacuarem diante do risco. é um enorme desafio. Talvez este tipo de visualização possa ajudar a melhorar esse nível de preparação."
Comparação de medição real: o modelo AI + físico tem vantagens óbvias
Para demonstrar o modelo, os pesquisadores aplicaram-no a um cenário em Houston, gerando imagens de satélite de inundações na cidade após uma tempestade semelhante à intensidade do furacão Harvey. Eles compararam as imagens geradas por IA com imagens reais de satélite e imagens geradas sem o auxílio de modelos físicos. Os resultados mostraram que as imagens de IA geradas sem o auxílio de modelos físicos eram muito imprecisas e produziam muitas “ilusões”, mostrando principalmente inundações em áreas onde as inundações são improváveis. Em contraste, as imagens geradas usando métodos de aumento físico correspondem muito a situações do mundo real.
Perspectivas de aplicação: auxiliando na tomada de decisões e protegendo a segurança da vida
Os cientistas prevêem que esta tecnologia ajudará a prever futuros cenários de inundações e fornecerá dados visuais fiáveis para ajudar os decisores a tomar decisões informadas para o planeamento de inundações, evacuação e esforços de mitigação. Lüterjens disse que os decisores normalmente utilizam visualizações, tais como mapas codificados por cores, para avaliar potenciais áreas de inundação, mas as visualizações de imagens de satélite podem fornecer informações mais intuitivas e envolventes, mantendo ao mesmo tempo a credibilidade.
Atualmente, o método da equipe ainda está em fase de prova de conceito e é necessário mais tempo para analisar outras áreas para prever com mais precisão os resultados de várias tempestades.
“Demonstramos uma abordagem prática para combinar o aprendizado de máquina com a física para casos de uso sensíveis ao risco que exigem que analisemos os sistemas da Terra”, disse Dava Newman, professora de aeronáutica e astronáutica do MIT e diretora do MIT Media Lab e previsão de complexidades futuras. e possíveis cenários para manter as pessoas fora de perigo. Mal podemos esperar para colocar as nossas ferramentas de IA generativas nas mãos dos decisores a nível da comunidade local, onde poderão ter um impacto significativo e até salvar vidas."
Esta tecnologia de previsão de inundações baseada em IA e modelos físicos fornece suporte técnico poderoso para alertas de inundações e gestão de desastres mais precisos no futuro. Tem amplas perspectivas de aplicação e espera-se que salve mais vidas e reduza as perdas causadas por inundações em todo o mundo. No futuro, à medida que a tecnologia continua a melhorar e o seu âmbito de aplicação se expande, esta tecnologia desempenhará um papel mais importante.