Forscher am Massachusetts Institute of Technology (MIT) haben ein Tool zur Hochwasservorhersage entwickelt, das generative KI und physikalische Modelle kombiniert, um realistische Satellitenbilder zu erstellen, die potenzielle Überschwemmungsszenarien visuell darstellen. Dieses Tool kann nicht nur Hochrisikogebiete genauer identifizieren, sondern bietet Entscheidungsträgern auch zuverlässigere visuelle Unterstützung für eine bessere Hochwasserwarnung und Katastrophenhilfe. Diese Technologie integriert auf innovative Weise generative gegnerische Netzwerke (GAN) und physikalische Modelle, wodurch die Möglichkeit einer „Illusion“ von GAN-Modellen effektiv verringert, die Genauigkeit von Bildern verbessert und neue Methoden für eine effektivere Hochwasserwarnung und ein effektiveres Katastrophenmanagement bereitgestellt werden.
Wissenschaftler am Massachusetts Institute of Technology (MIT) entwickeln ein Tool der künstlichen Intelligenz (KI), das realistische Satellitenbilder erzeugen kann, um mögliche Überschwemmungsszenarien zu veranschaulichen. Diese Technologie kombiniert generative KI-Modelle und physikbasierte Hochwassermodelle, um Hochrisikogebiete genauer zu identifizieren und Entscheidungsträgern zuverlässige Visualisierungsunterstützung zu bieten.
KI+physikalisches Modell: Generieren Sie genauere Hochwasserbilder
Laut Space.com verwendet das Tool zunächst physikalische Modelle, um überschwemmungsgefährdete Gebiete zu identifizieren. Anschließend wird eine detaillierte Luftaufnahme erstellt, die zeigt, wie das Gebiet nach einer Überschwemmung aussehen könnte, abhängig von der Intensität des herannahenden Sturms. Das Tool nutzt einen innovativen Ansatz, der generative Adversarial Networks (GANs) mit physikalischen Modellen kombiniert, um „Halluzinationen“ (d. h. Merkmale in Bildern, die real aussehen, aber ungenau sind) zu reduzieren, die GANs erzeugen können.
„‚Illusionen‘ können für den Betrachter irreführend sein“, sagte Björn Lütjens, Postdoktorand in der Abteilung für Erd-, Atmosphären- und Planetenwissenschaften des MIT. „Wir denken darüber nach, wie wir diese generativen KI-Modelle im Zusammenhang mit Klimaauswirkungen einsetzen können.“ In diesem Fall ist eine zuverlässige Datenquelle von entscheidender Bedeutung. Hier kommen physikalische Modelle ins Spiel.“
Intuitivere Frühwarnung: Helfen Sie dabei, die Evakuierungsbereitschaft zu erhöhen
„Die Idee ist, dass wir diese Technologie eines Tages vor einem Hurrikan nutzen könnten, um der Öffentlichkeit eine zusätzliche Ebene der Sichtbarkeit zu bieten“, sagte Lütjens. Er betonte auch die Bedeutung von Evakuierungen und sagte: „Ermutigen Sie die Menschen zur Evakuierung angesichts der Gefahr.“ ist eine große Herausforderung. Vielleicht kann diese Art der Visualisierung dazu beitragen, diesen Grad der Vorbereitung zu verbessern.
Tatsächlicher Messvergleich: KI + physikalisches Modell haben offensichtliche Vorteile
Um das Modell zu demonstrieren, wandten die Forscher es auf ein Szenario in Houston an und erstellten Satellitenbilder von Überschwemmungen in der Stadt nach einem Sturm ähnlich der Intensität des Hurrikans Harvey. Sie verglichen die von der KI erzeugten Bilder mit echten Satellitenbildern und Bildern, die ohne die Hilfe physikalischer Modelle erstellt wurden. Die Ergebnisse zeigten, dass die ohne die Hilfe physikalischer Modelle erstellten KI-Bilder sehr ungenau waren und viele „Illusionen“ erzeugten, die vor allem Überschwemmungen in Gebieten zeigten, in denen Überschwemmungen unwahrscheinlich sind. Im Gegensatz dazu entsprechen Bilder, die mit Methoden der physikalischen Augmentation erstellt wurden, weitgehend der realen Situation.
Anwendungsaussichten: Unterstützung bei der Entscheidungsfindung und Schutz der Lebenssicherheit
Wissenschaftler gehen davon aus, dass diese Technologie dazu beitragen wird, zukünftige Überschwemmungsszenarien vorherzusagen und zuverlässige visuelle Daten bereitzustellen, um Entscheidungsträgern dabei zu helfen, fundierte Entscheidungen für die Planung, Evakuierung und Eindämmung von Überschwemmungen zu treffen. Laut Lüterjens verwenden Entscheidungsträger in der Regel Visualisierungen wie farbcodierte Karten, um potenzielle Überschwemmungsgebiete einzuschätzen. Satellitenbildvisualisierungen können jedoch intuitivere und ansprechendere Informationen liefern und gleichzeitig die Glaubwürdigkeit wahren.
Derzeit befindet sich die Methode des Teams noch im Proof-of-Concept-Stadium und es wird mehr Zeit benötigt, um andere Bereiche zu analysieren, um die Folgen verschiedener Stürme genauer vorherzusagen.
„Wir demonstrieren einen praktischen Ansatz zur Kombination von maschinellem Lernen mit Physik für risikosensible Anwendungsfälle, bei denen wir Erdsysteme analysieren müssen“, sagte Dava Newman, MIT-Professorin für Luft- und Raumfahrt und Direktorin des MIT Media Lab, um zukünftige Maßnahmen vorherzusagen und mögliche Szenarien, um Menschen vor Gefahren zu bewahren. Wir können es kaum erwarten, unsere generativen KI-Tools in die Hände von Entscheidungsträgern auf lokaler Ebene zu bekommen, wo sie einen erheblichen Einfluss haben und sogar Leben retten könnten.
Diese auf KI und physikalischen Modellen basierende Hochwasservorhersagetechnologie bietet leistungsstarke technische Unterstützung für eine genauere Hochwasserwarnung und Katastrophenmanagement in der Zukunft. Sie hat breite Anwendungsaussichten und soll weltweit mehr Leben retten und Verluste durch Überschwemmungen reduzieren. In Zukunft wird diese Technologie eine größere Rolle spielen, da sich die Technologie weiter verbessert und ihr Anwendungsbereich erweitert.