隨著氣候變化的加劇，海平面上升，沿海地區(qū)面臨巨大的威脅，每年雨季都會(huì)遭受洪災(zāi)的困擾。

　　近日，英國(guó)鄧迪大學(xué)的科學(xué)家團(tuán)隊(duì)向外界展示一項(xiàng)可以用來(lái)檢測(cè)城市內(nèi)洪澇災(zāi)害的技術(shù)，該技術(shù)是由AI、社交媒體、眾包技術(shù)組成的。

　　為了能夠開發(fā)出一套早期洪澇災(zāi)害偵測(cè)系統(tǒng)，科學(xué)家們首先想到的是研發(fā)出一個(gè)超歸結(jié)(hyper-resolution)城市洪澇計(jì)算機(jī)模型。為了驗(yàn)證該模型的可靠性，科學(xué)家需要收集大量的地面真實(shí)數(shù)據(jù)。

　　然而，如果通過衛(wèi)星遙感技術(shù)進(jìn)行收集，費(fèi)用太高，而且在城區(qū)使用還會(huì)面臨干擾;如果在地面安裝傳感器網(wǎng)絡(luò)，安裝和維持成本也太高。即使選擇最普通的方法，由政府人員調(diào)查，預(yù)算也不低。

　　為了解決這些問題，團(tuán)隊(duì)在Twitter和Mycoast平臺(tái)上找到了替代方案。Mycoast是一個(gè)眾包APP，它能夠收集大量的沿海環(huán)境數(shù)據(jù)�？茖W(xué)家只要掃描Twitter并搜索相應(yīng)關(guān)鍵詞，就可以找到與洪水有關(guān)的信息。其后，科學(xué)家只要再通過自然語(yǔ)言處理這一AI技術(shù)對(duì)信息進(jìn)行分類就可以了。嚴(yán)重性和位置進(jìn)行分類。

　　該團(tuán)隊(duì)科學(xué)家羅杰·王表示，一條社交消息可能包含很多信息。例如，網(wǎng)友的一段現(xiàn)場(chǎng)紀(jì)實(shí)文字，就或許涵蓋了洪水的位置、水深、泛濫的趨勢(shì)等多個(gè)重要信息。此外，如果用戶在社交消息中留下了街道名稱、建筑物門牌號(hào)等，科學(xué)家就可以通過超歸結(jié)計(jì)算模型，精確的定位洪澇發(fā)生的位置，這一數(shù)據(jù)可能是英尺級(jí)的。

　　除了自然語(yǔ)言可以幫助研究人員確定用戶位置外，科學(xué)家還能夠通過計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)將洪水照片與非洪水照片進(jìn)行區(qū)分。

　　研究人員發(fā)現(xiàn)，與洪水有關(guān)的Twitter消息數(shù)量跟高降水量一定的關(guān)系，而眾包數(shù)據(jù)又與實(shí)際道路封閉事件有關(guān)�？茖W(xué)家認(rèn)為，Twitter這樣的平臺(tái)可以為他們大規(guī)模監(jiān)控提供一些實(shí)際幫助，而Mycoast則可以為小規(guī)模監(jiān)控提供富有價(jià)值的意見。有了這些工具的幫助，社區(qū)可以提前部署，為可能發(fā)生的洪災(zāi)作準(zhǔn)備。

　　但科學(xué)家同時(shí)表示，目前這個(gè)系統(tǒng)并不成熟，其計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的精準(zhǔn)度只有70%，不過他們會(huì)繼續(xù)用Mycoast照片繼續(xù)訓(xùn)練算法的。