Ingegneri creano OpenSafe Fusion per monitorare le strade in tempo reale durante le alluvioni

RomeGli ingegneri dell'Università Rice hanno sviluppato un sistema automatizzato chiamato OpenSafe Fusion per migliorare il monitoraggio delle condizioni stradali durante le inondazioni. Questo sistema utilizza fonti di dati esistenti per rilevare e prevedere rapidamente le inondazioni sulle strade.

• Avvisi sul traffico
• Riprese delle telecamere
• Fonti pubbliche come i social media
• Dati sulla velocità del traffico

Gli strumenti attuali, come le telecamere di traffico e i sensori di livello dell'acqua, di solito non si concentrano sulle condizioni stradali e operano separatamente. Unendo queste fonti di dati si potrebbe migliorare significativamente la conoscenza delle inondazioni urbane senza la necessità di acquistare nuovi e costosi sensori.

I ricercatori Jamie Padgett e Pranavesh Panakkal hanno sperimentato un nuovo sistema utilizzando i dati dell'uragano Harvey del 2017. Hanno scoperto che il sistema, chiamato OpenSafe Fusion, monitorava circa il 60% delle 62.000 strade dell'area di Houston. Questo rappresenta un notevole miglioramento rispetto ai metodi precedenti. Una copertura migliore è fondamentale per intervenire efficacemente nelle emergenze e garantire la sicurezza della popolazione.

Il framework utilizza l'apprendimento automatico per combinare diverse fonti di dati, contribuendo a prevedere se le strade sono allagate. Non si tratta solo di raccogliere dati, ma di organizzarli in modo intelligente per fornire informazioni utili. Ad esempio, durante l'uragano Harvey, i soccorritori erano costretti a controllare manualmente le condizioni delle strade. OpenSafe Fusion automatizza questo processo, permettendo decisioni più rapide e precise.

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Il sistema si basa sull'intervento umano per verificare le previsioni dell'IA. Questo passaggio è cruciale poiché è necessario che gli esseri umani confermino le raccomandazioni dell'IA per evitare errori che potrebbero compromettere la sicurezza della comunità. L'obiettivo è utilizzare l'IA in modo responsabile per assistere nelle risposte alle alluvioni, senza complicarle ulteriormente.

Questo piano considera anche come raggiungere luoghi importanti come ospedali e centri di dialisi durante le inondazioni. È fondamentale per la sicurezza della comunità, garantendo che i servizi di emergenza possano intervenire anche in condizioni meteorologiche avverse.

I cambiamenti climatici probabilmente causeranno inondazioni più frequenti e intense. Rilevare e reagire a queste inondazioni in modo efficiente sarà fondamentale per la pianificazione urbana futura e la risposta alle emergenze. Rice University's OpenSafe Fusion offre una soluzione promettente a questo problema.