站搜网12月28日消息 伴随着温室效应的日益严重，海平面的上升也给很多沿海城市带来了巨大的威胁，所以，如何实时监测城市的洪涝灾害以及内涝就成为了各大研究机构的首要难题。最近，英国邓迪大学的科学家团队向外界展示可以用来监测城市内洪涝灾害的技术，它是由AI、社交媒体组成，团队首先利用AI将过去该城市发生洪灾和内涝的数据进行汇总，然后建立数据模型，进行分析，进而预测下次该时间点发生洪涝灾害的概率，其次就是团队的主要目标是开发出能够早期侦测洪涝灾害的系统，团队早期曾尝试用卫星遥感技术，但是成本过于高昂，而且监测各个社区的时候，也会出现各种干扰，团队最终不得不放弃这个方案
站搜网12月28日消息 伴随着温室效应的日益严重，海平面的上升也给很多沿海城市带来了巨大的威胁，所以，如何实时监测城市的洪涝灾害以及内涝就成为了各大研究机构的首要难题。
最近，英国邓迪大学的科学家团队向外界展示可以用来监测城市内洪涝灾害的技术，它是由AI、社交媒体组成，团队首先利用AI将过去该城市发生洪灾和内涝的数据进行汇总，然后建立数据模型，进行分析，进而预测下次该时间点发生洪涝灾害的概率，其次就是团队的主要目标是开发出能够早期侦测洪涝灾害的系统，团队早期曾尝试用卫星遥感技术，但是成本过于高昂，而且监测各个社区的时候，也会出现各种干扰，团队最终不得不放弃这个方案。
团队在Twitter和MyCoast平台找到了替代方案。MyCoast会收集沿海环境数据，同时，AI也会扫描Twitter，搜索相应关键词，团队就可以找到与洪水有关的事件。然后团队用自然语言处理模型，进行技术分类。
Twitter作为一个社交软件，实时分享成为它最大的优势，它可以根据用户的实时分享，获知洪水的位置在哪里，洪水泛滥的趋势是怎样的，预计受到多大的损伤等等，如果用户留下街道名称、建筑物门牌号数，数据可以精确到英尺，在结合AI和语言处理技术，可以有效的过滤掉无用信息，由于新系统并不完美，只能用于监测小城镇或者是小的社区，准确率也只有70%，但是却提供了低成本预测城市洪涝的方案，而且准确率也会随着数据的日益丰富，逐渐提升。
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