การเรียนรู้ของเครื่องอาจทำนายน้ำท่วมได้ดีขึ้น

ภาพจาก IEEE Spectrum

ทีมนักอุทกวิทยาและนักวิจัยเครือข่ายคอมพิวเตอร์ในอิตาลี สเปน และฟินแลนด์ได้พัฒนาตัวแบบการเรียนรู้ของเครื่อง (machine learning) ที่ใช้ 30 นาทีแรกของพายุ ในการคาดการณ์การเกิดน้ำไหลบ่าหรือน้ำท่วมได้นานถึงหนึ่งชั่วโมงก่อนที่จะเกิดขึ้น

นักวิจัยได้ฝึกตัวแบบด้วยพารามิเตอร์ข้อมูลเข้า เช่น ปริมาณน้ำฝนและความดันบรรยากาศที่ได้รับจากเซ็นเซอร์ของสถานีตรวจอากาศ พารามิเตอร์ข้อมูลผลลัพธ์ เช่น การดูดซับของดินและปริมาณน้ำไหลบ่า รวมกับข้อมูลที่รวบรวมและข้อมูลสังเคราะห์ที่สร้างขึ้นโดยใช้ตัวแบบทางทฤษฎีแบบดั้งเดิม

Andrea Zanella จากมหาวิทยาลัย Padova แห่งอิตาลี อธิบายว่าที่จำเป็นต้องมีข้อมูลสังเคราะห์ เนื่องจากมีข้อมูลไม่เพียงพอที่จะสร้างตัวแบบการเรียนรู้ของเครื่องที่เชื่อถือได้สำหรับอุทกวิทยา ซึ่งเป็นการศึกษาวัฏจักรของน้ำในโลก

นักวิจัยกล่าวว่าการเพิ่มเซ็นเซอร์และอัตราการรวบรวมข้อมูลที่หลากหลายอาจช่วยแก้ปัญหาได้

อ่านข่าวเต้มได้ที่: IEEE Spectrum