Des ingénieurs développent OpenSafe Fusion pour surveiller en temps réel les inondations sur les routes

ParisLes ingénieurs de l'Université Rice ont développé un système automatisé nommé OpenSafe Fusion pour améliorer la surveillance des conditions routières lors de crues. Ce système utilise des sources de données existantes pour détecter et prédire rapidement les inondations sur les routes.

• Alertes de circulation
• Flux caméra en direct
• Sources de données publiques comme les réseaux sociaux
• Données de vitesse du trafic

Les outils actuels, tels que les caméras de circulation et les capteurs de niveau d'eau, ne se concentrent généralement pas sur l'état des routes et fonctionnent de manière isolée. En combinant ces différentes sources de données, il serait possible d'améliorer considérablement la surveillance des inondations urbaines sans avoir à investir dans de nouveaux capteurs coûteux.

Les chercheurs Jamie Padgett et Pranavesh Panakkal ont mis à l'épreuve un nouveau système en utilisant les données historiques de l'ouragan Harvey en 2017. Ils ont constaté que le système, appelé OpenSafe Fusion, surveillait environ 60 % des 62 000 routes dans la région de Houston, surpassant les anciennes méthodes. Une couverture améliorée est cruciale pour la gestion des catastrophes et la sécurité des personnes.

Le cadre utilise l'apprentissage automatique pour fusionner diverses sources de données, facilitant ainsi la prévision des inondations routières. Il ne s'agit pas seulement de collecter des données, mais de les assembler intelligemment pour fournir des informations utiles. Par exemple, lors de l'ouragan Harvey, les secouristes devaient vérifier manuellement l'état des routes. OpenSafe Fusion automatise ce processus, permettant des décisions plus rapides et plus précises.

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Le système dépend de l'intervention humaine pour vérifier les prédictions de l'IA. Ceci est crucial car les humains doivent valider les suggestions de l'IA afin d'éviter des erreurs pouvant compromettre la sécurité de la communauté. L'objectif est d'utiliser l'IA de manière responsable pour assister dans les réponses aux inondations, sans les compliquer davantage.

Ce plan envisage également l'accès aux lieux essentiels comme les hôpitaux et les centres de dialyse en cas d'inondations. Assurer la sécurité de la communauté est primordial, garantissant ainsi que les services d'urgence puissent intervenir même en cas de mauvais temps.

Le changement climatique entraînera probablement des inondations plus fréquentes et plus intenses. La détection et la gestion de ces inondations seront cruciales pour la planification urbaine et les interventions d'urgence à l'avenir. L'OpenSafe Fusion de l'Université Rice offre une solution prometteuse à cet enjeu.