Scientists developing early-warning system using Twitter, AI to predict flood. बाढ़ का पूर्वामुमान करने हेतु ट्विटर, एआई का इस्तेमाल कर नयी प्रणाली बनाई गई: Currentaffairs 27 December 2017 - Hindi / English / Marathi

Currentaffairs 27 December 2017 - Hindi / English / Marathi

Hindi

बाढ़ का पूर्वामुमान करने हेतु ट्विटर, एआई का इस्तेमाल कर नयी प्रणाली बनाई गई:

बाढ़ के लिहाज से जोखिम भरे क्षेत्रों में लोगों को शीघ्र से शीघ्र उसकी चेतावनी (बाढ़ पूर्व चेतावनी) पहुंचाने के लिए वैज्ञानिकों ने ट्विटर और विभिन्न एप द्वारा जानकारी एकत्र कर एक नई प्रणाली विकसित की है।

यूनाइटेड किंगडम में डूंडी विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं ने दर्शाया कि कैसे मोबाइल एप के जरिए ट्विटर और लोगों से जानकारी एकत्रित कर शहरी इलाकों में बाढ़ की शीघ्र चेतावनी देने के लिए हाइपर-रेजोल्यूशन मॉनिटरिंग का निर्माण किया जा सकता है।

डाटा संग्रह एवं विश्लेषण की जटिलताओं के कारण शहरी इलाकों में बाढ़ के खतरे को भांप पाना मुश्किल होता है। यह विस्तृत जोखिम विश्लेषण, बाढ़ नियंत्रण और संख्यात्मक मॉडल के सत्यापन में अड़चन डालता है।

शोधकर्ताओं ने इस समस्या को सुलझाने के लिए यह पता लगाया कि कैसे नवीनतम एआई तकनीक का इस्तेमाल सोशल मीडिया और एप पर उपयोगकर्ताओं द्वारा प्रदान किए गए आंकड़ों को हासिल करने के लिए किया जा सकता है।

2015 में एक महीने की अवधि में ट्विटर डेटा फ़िल्टरिंग कीवर्ड 'बाढ़', 'इनंडेशन', 'बांध', 'डाइक' और 'लेवी' के साथ स्ट्रीम किया गया था। इस पूरे समय में 7,500 से अधिक ट्वीट्स का विश्लेषण किया गया था।

माईकोस्ट:

माईकोस्ट से एकत्र किए गए डेटा पर कंप्यूटर विज़न तकनीकों को लागू किया गया था। माईकोस्ट उपयोगकर्ताओं द्वारा पोस्ट की जाने वाली छवियों से बाढ़ के दृश्यों को स्वचालित रूप से पहचानने के लिए बनाया गया एक क्राउडसोर्सिंग ऐप है।

माईकोस्ट एक ऐसी प्रणाली है जिसका उपयोग विभिन्न तटीय खतरों या घटनाओं के बारे में कई पर्यावरण एजेंसियों द्वारा 'नागरिक विज्ञान (सिटीजन साइंस)' डेटा एकत्र करने के लिए किया जाता है। इस प्रणाली में 6,000 बाढ़ की तस्वीर हैं, जिनमें से सभी को मोबाइल ऐप के माध्यम से एकत्र किया गया था।

लाभ:

शोधकर्ताओं का मानना है कि ट्विटर जैसे साधन बड़े पैमाने पर, सस्ती निगरानी के लिए अधिक उपयोगी है, जबकि क्राउडसोर्स्ड डेटा सूक्ष्म स्तर पर समृद्ध और कस्टमाइज्ड सूचना प्रदान करता है। यदि इन्हें एक साथ लिया जाय, तो इन साधनों का इस्तेमाल शहर में शहरी बाढ़ के पानी के प्रवेश की निगरानी के लिए किया जा सकता है।

इसका उपयोग पूर्वानुमान मॉडल और पूर्व चेतावनी प्रणालियों को सुधारने के लिए किया जा सकता है, जिससे कि निवासियों और अधिकारियों की आने वाली बाढ़ के विरुद्ध तैयार रहने में मदद की जा सके।

English

Scientists developing early-warning system using Twitter, AI to predict flood

Scientists are combining Twitter, citizen science and cutting-edge artificial intelligence (AI) techniques to develop an early-warning system for flood-prone communities. Researchers from the University of Dundee in the UK have shown how AI can be used to extract data from Twitter and crowdsourced information from mobile phone apps to build up hyper-resolution monitoring of urban flooding.

Urban flooding is difficult to monitor due to complexities in data collection and processing. This prevents detailed risk analysis, flooding control, and the validation of numerical models. Researchers set about trying to solve this problem by exploring how the latest AI technology can be used to mine social media and apps for the data that users provide.

Crowd Sourcing:

• Crowdsourcing is a sourcing model disambiguation needed] in which individuals or organizations obtain goods and services, including ideas and finances, from a large, relatively open and often rapidly-evolving group of internet users; it divides work between participants to achieve a cumulative result.
• Researchers found that social media and crowdsourcing can be used to complement datasets based on traditional remote sensing and witness reports. Applying these methods in case studies, they found these methods to be genuinely informative and that AI can play a key role in future flood warning and monitoring systems.

A tweet can be very informative in terms of flooding data. Key words were first filter, then natural language processing to find out more about severity, location and other information was used.

My Coast:

• MyCoast is a system used by a number of environmental agencies to collect citizen science data about various coastal hazards or incidents. The system contains over 6,000 flood photographs, all of which were collected through the mobile app.
• Computer vision techniques were applied to the data collected from MyCoast, a crowdsourcing app, to automatically identify scenes of flooding from the images that users post.

 The information extracted by AI tools was validated against precipitation data and road closure reports to examine the quality of the data. The researchers believe a tool like Twitter is more useful for large-scale, inexpensive monitoring, while the crowdsourced data provides rich and customised information at the micro level.

Marathi

पूराची पूर्वसूचना प्रदान करण्यासाठी शास्त्रज्ञ ट्विटर आणि कृत्रिम बुद्धिमत्तेचा वापर करीत आहेत

पुरामुळे धोक्यात येणार्‍या क्षेत्रांमधील लोकांना लवकरात लवकर पुराची पूर्वसूचना प्रदान करण्यासाठी शास्त्रज्ञ ट्विटर आणि कृत्रिम बुद्धिमत्तेचा वापर करून एक नवी प्रणाली विकसित करीत आहेत.
ब्रिटनमधील ड्युन्डी विद्यापीठातील शास्त्रज्ञांनी हे दर्शवून दिले आहे कि, कसे मोबाइल अॅपच्या माध्यमातून ट्विटर आणि लोकांकडून माहिती प्राप्त करून घेऊन शहरी भागांमध्ये पुराची पूर्वसूचना प्रदान करण्यासाठी हायपर-रिजोल्यूशन मॉनिटरिंग यंत्रणेचे निर्माण केले जाऊ शकते.
प्रणालीचे महत्त्व
हवामान खात्याकडून संकलित केल्या गेलेल्या माहितीचे विश्लेषण करण्यात किचकटपणा असल्यामुळे शहरी भागांमध्ये पुराचा अपेक्षित धोका ओळखणे अवघड असते. त्यामुळे विविधांगी अडचणी निर्माण होतात. ही समस्या सोडविण्यासाठी कृत्रिम बुद्धिमत्ता तंत्रज्ञानाचा कसा वापर केला जाऊ शकतो याबाबत शोध केले जात आहे.
2015 साली एका महिन्यासाठी 'फ्लड', 'इन्यूनडेशन', 'डॅम', 'डाइक' आणि 'लेवी' या डेटा फिल्टरिंग कीवर्डचा वापर ट्विटरवर उपलब्ध माहिती गोळा करण्यासाठी केला गेला होता. त्या कालावधीत 7,500 हून अधिक ट्वीट्सचे विश्लेषण केले गेले. याशिवाय मायकोस्ट (MyCoast) या मोबाइल अॅपचा वापर पुराच्या प्रतिमा संकलित करण्यासाठी केला गेला.
मायकोस्ट बाबत
मायकोस्ट हे वापरकर्त्यांकडून पोस्ट केल्या जाणार्‍या प्रतिमांमधून पुराच्या दृश्यांना स्वयंचलित पद्धतीने ओळखण्यासाठी बनविण्यात आलेले एक मोबाइल अॅप आहे.
मायकोस्ट ही एक अशी प्रणाली आहे, ज्याचा उपयोग विविध किनारी धोके किंवा घटनांसंबंधी कित्येक पर्यावरण संरक्षक संस्थेद्वारा 'नागरिक शास्त्र (सिटीजन सायन्स)' माहिती एकत्र करण्यासाठी केली जाते. या प्रणालीमध्ये पुराच्या 6,000 प्रतिमा आहेत, ज्यांना मोबाइल अॅपच्या माध्यमातून एकत्र केले गेले होते.