Figura 1:Diagrama resumido da IA de previsão do nível de água do rio. Crédito:Fujitsu
A Fujitsu anunciou hoje o desenvolvimento de uma tecnologia que se baseia em modelos matemáticos construídos com dados limitados sobre precipitação e níveis de água para criar previsões de enchentes para rios. A solução aproveita a Fujitsu Human Centric AI Zinrai, um portfólio abrangente que abrange a ampla gama de tecnologias e técnicas de IA da Fujitsu, e utiliza um modelo que incorpora percepções da hidrologia para produzir uma IA que alcança previsões com maior precisão.
A nova tecnologia se mostra eficaz até mesmo para rios menores com dados de medição limitados ou para áreas onde sensores de nível de água foram recentemente instalados e ainda não acumularam dados suficientes. Essas previsões oferecerão às autoridades uma ferramenta vital para fornecer tempos de resposta mais rápidos e mitigar os danos das enchentes em caso de desastre natural, inclusive no envio de pessoal para as áreas afetadas e no apoio à tomada de decisão apropriada na emissão de avisos de evacuação.
A Fujitsu e a Fujitsu Laboratories continuarão a trabalhar para aperfeiçoar ainda mais essa tecnologia por meio de um teste de campo com governos locais em todo o Japão com o objetivo de fornecer uma solução comercial durante o ano fiscal de 2019. Com o desenvolvimento desta solução, A Fujitsu demonstra como esta e outras tecnologias de IA desempenharão um papel importante no reforço de seus esforços para combater os efeitos das mudanças climáticas, e contribuir para o alcance de uma maior sustentabilidade da sociedade.
Nos últimos anos, governos locais em todo o Japão têm enfrentado os desafios de gestão de rios que causam sérios danos de enchentes na esteira de frequentes, eventos de chuva forte altamente localizados. Rios menores fluindo através de áreas urbanas, em particular, muitas vezes experimentam aumentos repentinos do nível da água devido ao impacto do imprevisível, ainda fortes tempestades e tufões. Ano após ano, o risco de danos significativos de inundação ocorrendo muito rapidamente representa um esporádico, ainda uma ameaça cada vez mais severa, sublinhando a necessidade urgente de melhorar as contra-medidas contra as inundações.
Como parte dessas contramedidas, as previsões do nível de água foram realizadas para grandes rios designados como em risco de inundação. Para rios menores ou áreas onde os sensores de nível de água foram instalados recentemente, Contudo, fazer previsões precisas tem se mostrado difícil até agora devido à falta de dados suficientes sobre o nível de água e os últimos resultados de observação da taxa de fluxo.
Figura 2:Exemplo em que a IA prevê aumentos do nível de água durante chuvas fortes em relação ao período normal de dois dias. Crédito:Fujitsu
Para endereçar isto, Fujitsu e Fujitsu Laboratories desenvolveram uma nova tecnologia que prevê com precisão os níveis de água, mesmo para rios com dados de medição limitados, capacitar o pessoal de prevenção de desastres para tomar medidas preventivas antecipadas para mitigar os danos.
A Fujitsu e a Fujitsu Laboratories desenvolveram um modelo matemático que pode encontrar parâmetros ideais quando o aprendizado de máquina é usado para treinar o modelo com dados anteriores de precipitação e nível de água, criar funções com base no conceito de modelo de tanque, que expressa a descarga de água de uma bacia hidrográfica dentro da hidrologia.
Usando este modelo, o AI prevê os níveis de água futuros com base em dados coletados para apresentar dados de chuva e nível de água, juntamente com previsões para as próximas horas transmitidas aos governos locais por várias organizações meteorológicas. O modelo de previsão também pode ser otimizado muito rapidamente, mesmo após mudanças no ambiente do rio ou a introdução de uma nova infraestrutura. Em casos como este, o modelo pode simplesmente ser retreinado usando dados de precipitação e nível de água obtidos após quaisquer alterações.
Quando um teste de avaliação da precisão do novo modelo foi realizado aplicando esta tecnologia a dados anteriores de rios menores administrados por um determinado governo local, foi verificado que quando treinado com dados de apenas um aumento do nível de água da chuva pode ser previsto com precisão consistente (figura 2).
Além disso, Fujitsu e Fujitsu Laboratories conduziram uma avaliação comparando esta tecnologia com métodos de previsão de nível de água padrão que usam dados como observações de vazão. A avaliação, conduzido com a assistência do Professor Akira Kawamura, da Tokyo Metropolitan University, confirmou com sucesso que esta tecnologia pode oferecer precisão equivalente ou melhor.
A Fujitsu prevê que esta tecnologia também pode ser aplicada para ajudar a monitorar enchentes em rios fora do Japão e está conduzindo uma variedade de testes com clientes com o objetivo de disponibilizá-la como uma solução comercial no ano fiscal de 2019. A Fujitsu Laboratories está trabalhando para melhorar ainda mais a precisão desta tecnologia, tornando-o parte de um conjunto de tecnologias de diagnóstico e previsão para proteger os ativos do cliente, incluindo instalações e infraestrutura social perto de rios, contribuindo assim para a criação de vilas e cidades resistentes a desastres por meio do uso de tecnologia digital.
