Земля. Хроники Жизни.
Главная | Регистрация | Вход
 
Пятница, 21.07.2017, 07:50
Приветствую Вас Гость |Личные сообщения() ·| PDA | RSS
Меню сайта
Форма входа
Логин:
Пароль:
Категории раздела
Аномалии [2941]
Атмосфера [1264]
Археология [3926]
Авторские статьи [486]
Вулканы [2833]
Война [1012]
Гипотезы [5883]
Другое [6491]
Животные [2115]
Землетрясения [4041]
Засуха [341]
Избранное [273]
Климат [3067]
Космос [9027]
Карстовые провалы [446]
Круги на полях [476]
Медицина и здоровье [1568]
Наука [9205]
НЛО [4113]
Наводнения [2894]
Океан [698]
Оползни [555]
Пожары [744]
Прогноз [1180]
Политические факторы [3527]
Предсказания и пророчества [675]
Радиация [611]
Солнце [1816]
Стихия [2922]
Сверхъестественное [1583]
Технологии [5007]
Тайны истории [4466]
Ураганы [2566]
Факторы и аварии [7808]
Хочу все знать [29]
Этот безумный мир [1372]
Экология [1255]
Эпидемии [942]
Эксклюзив [302]
Разговоры у камина
Статистика

Онлайн всего: 163
Пользователей: 157
Новых: 6
Ван, Апрель, Lex2015, Darking, coka, volia
Главная » 2017 » Март » 12 » Нейросеть научили предсказывать наводнения по Flickr
09:30
Нейросеть научили предсказывать наводнения по Flickr

Современные системы предупреждения об опасности стихийных бедствий во многом основаны на работе специализированного оборудования и профессиональных аналитиков. В то же время существуют сервисы, с помощью которых все желающие в реальном времени могут сообщить властям об изменении некоторых климатических показателей, например количества осадков или уровня водоемов. Кроме того, ранее Геологическая служба США (USGS) признала, что анализ пользовательского контента и геопозиционирования постов в Twitter может быть хорошим дополнением к высокотехнологичным методам, выступая в роли «социального барометра».
 
Прошлые исследования показали, что схожим образом может использоваться сервис для обмена фотографиями Flickr. Так, динамика публикаций, а также характер их описания и тегов коррелировали с колебаниями атмосферного давления в штате Нью-Джерси накануне и во время урагана «Сэнди» в 2012 году, что теоретически позволяло прогнозировать изменения погоды в пострадавших районах. Тем не менее, существующие методы анализа контента в соцсетях часто зависят от ключевых слов и фраз, соответствующих конкретному типу или названию стихийного бедствия («наводнение», «Катрина»). По мнению авторов новой работы, такой подход может быть эффективен при решении оперативных задач, но его возможности сильно ограничены.
 
Чтобы восполнить пробел, ученые из Уорикского университета разработали алгоритм для семантического анализа тегов, который тренировали с помощью метода матрицы корреляции деконструированных каскадов (Deconstructed Cascade Correlation Matrix). Этот метод позволяет обучать искусственную нейросеть анализу целевой проблемы, «замораживая» весовые коэффициенты скрытых блоков на входе, — в результате оценка остается относительно стабильной несмотря на изменчивость параметров. Кроме того, DCCM предусматривает возможность вертикальной и горизонтальной деконструкции переменных и работу онлайн. Метод является междисциплинарным и применяется, в том числе, для прогнозирования погоды.
 
Команда обучала новый алгоритм на фотографиях и видеороликах из пакета Yahoo Flickr Creative Commons 100M (YFCC100M), которые были опубликованы в период с апреля 2004 по август 2014 года. На входе компьютер анализировал материалы по четырем общим («природа», «пейзаж», «река», «вода») и двум сводным («RW» — от «река» и «вода», и «NL» — от «природа» и «пейзаж») тегам, каждый из которых на выходе был связан с специфическими («потоп», «наводнение», «пойма») тегами без указания атрибутов веса. Сопоставление тегов с риском стихийного бедствия проводилось на основании трех параметров: масштаба события, количества публикаций за пять суток до пика наводнения и спустя пять суток, а также шаблона поведения в пиковый период наводнения.
 
Сравнение числа тегов «RW» и «наводнение» (a), числа тегов «RW» и NL» (b) до и после (1) и в пиковый период наводнения (2) / ©Nataliya Tkachenko et al., PLOS ONE, 2017

 
Результаты показали, что появление во Flickr тегов, связанных с наводнениями, статистически значимо коррелирует с показателем встречаемости специфических («вода», «река») и сводных («RW») тегов. В то же время угроза стихийного бедствия оказалась почти не связана с ростом числа таких тегов, как «пейзаж» и «природа». Примечательно, что теги «вода» и «река» заняли промежуточное положение между маркерами бедствия и тематикой природы и примерно одинаково коррелировали с остальными тегами. Сводные теги чаще встречались за один день до пикового периода наводнения, при этом по мере приближения к пику тег «RW» использовался все чаще, а тег «NL», напротив, резко терял популярность.
 
Кроме того, ученые ретроспективно проверили способность модели предсказывать наводнение по числу публикаций в день за пять суток до события. Наиболее сильной корреляция оказалась для тегов «RW» и «вода». Так, на угрозу бедствия указывал рост числа загрузок с тегом «RW» до 100 и более за пять дней до наводнения с последующим плавным падением показателя. При увеличении количества публикаций с тегом «RW» до 125 и более в день корреляция увеличивалась; схожая динамика оказалась характерна для роста загрузок с тегом «вода» до 125 и более в день с пиком за три дня до наводнения и последующим снижением показателя.
 
По мнению авторов, их исследование указывает на то, что социальные сети являются ресурсом, который может использоваться в сочетании с профессиональными источниками метеорологичесикх данных. В будущем такие системы предупреждения, основанные на анализе пользовательского контента, могли бы обладать беспрецедентными точностью и эффективностью, считают ученые.

Поведение пользователей социальных сетей становится объектом изучения не впервые. Ранее психологи связали активность на таких площадках с чувством социальной изоляции, а физики сравнили распространение мемов в социальных сетях со статистическими моделями, которые описывают эпидемии и финансовые рынки.
Категория: Технологии | Просмотров: 237 | Добавил: Maks | Рейтинг: 0.0/| Оценить
Всего комментариев: 0
Добавлять комментарии могут только зарегистрированные пользователи.
[ Регистрация | Вход ]
Поиск по сайту
Мониторинг
Сейсмическая активность
Солнечная активность
Фазы луны
3D Планета Земля
Солнечная система
Космическая погода
Веб камеры мира
Системы мониторинга
Ионосферная активность
Вспышки на Солнце
Мониторинг вулканов
ТОП Новостей
Реставраторы. Танк КВ-1
Загадки человечества. Выпуск 17
Эпидемии, изменившие ход истории. Оспа
Уникальные находки при раскопках кургана в Крыму
Календарь
Архив записей
Новое на форуме

1. палата № 6

(2653)

2. ЗЕМЛЯ ПЛОСКАЯ..!!...так ли это..??

(1049)

3. ВСЁ.., ЧТО В МИРЕ.., ИНТЕРЕСНО..!!! часть №2

(2735)

4. Буйство стихий. Погодные аномалии. Что ждет планету Земля?

(1238)

5. Камни, кристаллы и минералы

(1110)

Последние комментарии
Теперь понятно, почему столько...



там влажность большая?
...


Активность Солнца

При использовании материалов Земля - Хроники Жизни гиперссылка на сайт earth-chronicles.ru обязательна.
Рейтинг@Mail.ru Яндекс цитирования