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Nueva aplicación utiliza comentarios de la comunidad para advertir sobre inundaciones urbanas


A medida que el cambio climático continúa dando forma al mundo, el aumento del nivel de los océanos se convierte en una amenaza cada vez más real para miles de comunidades costeras de todo el mundo. Un equipo de científicos e ingenieros creó una herramienta que podría ayudar a estas áreas a prepararse mejor para los desastres naturales causados ​​por el calentamiento global y otras inundaciones inesperadas.

Un grupo de la Universidad de Dundee en Escocia mostró cómo la inteligencia artificial, las redes sociales y el crowdsourcing pueden contribuir al seguimiento de las inundaciones urbanas. Las inundaciones urbanas, en particular, son difíciles de controlar debido a las dificultades de recopilación de datos. El equipo de Dundee esperaba que esta 'trifecta tecnológica' pudiera eludir la falta de datos sobre las inundaciones urbanas. El equipo llamó al proceso MyCoast, y el sistema actualmente contiene más de 6.000 fotografías de inundaciones recopiladas a través de la aplicación móvil resultante.

A diferencia de las inundaciones más tradicionales, las inundaciones en áreas urbanas normalmente son causadas por inundaciones repentinas o inundaciones costeras excesivas. Es un tipo de inundación que se suma específicamente a la zona, ya que hay muy pocos lugares para drenar el agua en toda la ciudad.

Según Roger Wang, de la Facultad de Ciencias e Ingeniería de la Universidad de Dundee, la extracción de datos podría ser sorprendentemente precisa dada la falta de datos.

"Un tweet puede ser muy informativo en términos de datos de inundación. Las palabras clave fueron nuestro primer filtro, luego usamos el procesamiento del lenguaje natural para obtener más información sobre la gravedad, la ubicación y otra información. Se aplicaron técnicas de visión por computadora a los datos recopilados de MyCoast, una aplicación de crowdsourcing, para identificar automáticamente escenas de inundaciones a partir de las imágenes que publican los usuarios ", dijo Wang en un comunicado de prensa.

"Descubrimos que estos enfoques de monitoreo de inundaciones basados ​​en big data pueden complementar definitivamente los medios existentes de recopilación de datos y demostrar una gran promesa para mejorar el monitoreo y las advertencias en el futuro".

Según los investigadores, los sistemas de grabación actuales tienen sus propias desventajas. Por lo tanto, el equipo tuvo que pensar fuera de la caja para la recopilación de datos tradicional. Los investigadores se dieron cuenta de que los usuarios de Twitter proporcionan algunos de los mejores y más precisos comentarios sobre las inundaciones.

Los investigadores transmitieron tweets durante un período de un mes de 2015 y el equipo usó palabras clave para analizar y aislar tweets.

"Sin IA, habría mucho ruido en los datos, ya que muchos tweets con palabras clave aún pueden ser irrelevantes", dijo Wang.

"Las técnicas de visión por computadora requieren un mayor refinamiento para mejorar el reconocimiento de situaciones de inundación en lugar de escenas costeras estándar u otros entornos con agua", continuó el Dr. Wang. "Hemos alcanzado el punto del 70 por ciento de precisión y estamos utilizando las miles de imágenes disponibles en MyCoast para mejorar aún más esto.

"En conjunto, estas herramientas pueden usarse para monitorear la penetración de agua de las inundaciones urbanas sobre una ciudad. Esto puede usarse luego para mejorar los modelos de pronóstico y los sistemas de alerta temprana para ayudar a los residentes y autoridades a prepararse para una inundación próxima".

Wang señaló que la investigación podría ser un paso valioso no solo por cómo se pueden rastrear las inundaciones, sino también para agregar "ciencia ciudadana" en general.

"Al combinar las redes sociales, la ciencia ciudadana y la inteligencia artificial en la investigación de inundaciones urbanas, esperamos generar predicciones precisas y brindar advertencias con días de anticipación".


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