После разрушительных наводнений, унесших жизни 45 человек в июле 2022 года, штат Кентукки заключил с инженерной фирмой Stantec контракт на 25 миллионов долларов на использование машинного обучения для улучшения услуг по картированию рисков наводнений, оценке и планированию.
Пятилетнее соглашение о предоставлении основных услуг с разовой премией и заказом на выполнение задач с Управлением водных ресурсов штата Кентукки (DOW) будет направлено на улучшение планирования для борьбы с рисками внезапных наводнений, ранее не выявленными в программе картографирования штата.
Он также будет использоваться для руководства будущими строительными работами, сказал Джон Мура, представитель отдела водных ресурсов.
Облачная технология использует машинное обучение для получения информации и прогнозов о том, когда и где, вероятно, произойдет наводнение. Цель состоит в том, чтобы позволить управлению водоснабжения и местным чиновникам принимать более точные и своевременные решения и информировать общественность о неминуемом риске наводнения и наилучших маршрутах эвакуации.
Джефф Олби, вице-президент и директор по цифровым сервисам Stantec, сказал, что компания будет использовать улучшенный искусственный интеллект для определения риска наводнения.
“Действительно, за последние пару лет такие виды качества продукции, как масштабируемая аналитика данных, сервисы и платформы искусственного интеллекта и машинного обучения стали коммерчески доступными”, — сказал он.
По данным Национальной метеорологической службы, общее количество осадков, наблюдавшихся в Восточном Кентукки, превысило 600% от нормы во время наводнения 2022 года.
Дополнительные услуги в рамках этого соглашения включают помощь в разработке 2D-моделей всех водоразделов штата, включая гидрологическое и гидравлическое моделирование и картографирование. По словам Олби, эти модели позволят штату проводить актуальную оценку условий и лучше поддерживать процессы управления данными и регулирования.
Мура сказал, что исследования, которые они проводят, «основаны на лучших данных и методах моделирования, чем были доступны в прошлом. В некоторых областях новые карты остаются очень похожими на старые, в других есть существенные различия».
Stantec уже приступила к 2D-анализу и будет охватывать штат в соответствии с новым соглашением о генеральных услугах.
“Интересной задачей этого проекта будет разработка 2D-моделей карт рисков по всему штату с использованием базовой инженерной и нормативной методологии”, — сказал Майк Грин, директор Stantec и руководитель проекта. “Это обеспечит более четкое определение рисков в пределах водораздела, а также гибкость при выполнении нескольких сценариев выпадения осадков.
Большая часть работы в рамках соглашения будет способствовать роли DOW как технического партнера, сотрудничающего с Федеральным агентством по чрезвычайным ситуациям. В соответствии с соглашением, Stantec также окажет содействие отделу водных ресурсов в его роли партнера по пересмотру карт, оказывая поддержку должностным лицам содружества в рассмотрении обновлений в области пойм.
“Stantec продолжит поддерживать DOW в выполнении их обязательств перед FEMA и жителями Кентукки по созданию данных, которые будут использоваться при принятии решений для предотвращения гибели людей и имущества”, — говорится в заявлении Грина.
“Это соглашение подписано в подходящее время с развитием новых технологий, которые могут помочь нам лучше понять риск наводнений в Содружестве и подготовиться соответствующим образом”, — говорится в заявлении Кэри Джонсона, директора DOW.
Stantec проделала аналогичную работу в регионе по анализу наводнений совместно с государственными учреждениями, включая недавний проект с Теннесси по оценке периодических наводнений из Миссисипи в западной части штата. Инструмент программного анализа Stantec для этого, Flood Predictor, был разработан в сотрудничестве с Департаментом экономического и общественного развития штата Теннесси с использованием собственных данных агентства о наводнениях и других источников.
«Модель машинного обучения для прогнозирования наводнений обучается на основе результатов моделирования FEMA RiskMAP, а основные входные данные получены из общедоступных наборов данных», — сказал Олби.
Олби отмечает, что процесс составления карт может быть намного быстрее и полнее с использованием инструментов на основе искусственного интеллекта, но это не обязательно доступно по цене.
“Это довольно затратно, но, в принципе, при достаточной мощности компьютера мы могли бы ежедневно составлять карту риска наводнений по всей территории США”, — говорит он.
