IBM ayuda a las ciudades a prepararse para desastres climáticos

Las secuelas del tornado, 29 de abril de 2014, Tupelo, Mississippi.

El nuevo servicio de IBM combina el pronóstico del tiempo en tiempo real con un mapa local, destacando las áreas problemáticas en rojo y amarillo.

Cada ciudad tiene lo que los servicios de emergencia llaman un "activo crítico". Estas son carreteras importantes, centrales eléctricas, estaciones de bombeo y fontanería. En general, esto es todo lo que garantiza el funcionamiento de la infraestructura urbana, y sin el cual la vida de la ciudad y sus habitantes podría paralizarse.

Los desastres naturales, en el caso de la proximidad a tales "activos", pueden destruir rápidamente objetos críticos para la ciudad. La pregunta es qué tan rápido las autoridades pueden responder al enfoque del peligro e implementar medidas de seguridad que neutralicen total o parcialmente el peligro.

Cada semana, cientos de huracanes, tornados, incendios y otras manifestaciones de la ira de la naturaleza ocurren en diferentes países, lo que genera problemas muy graves para las personas. Si conoce el peligro de antemano, en muchos casos puede hacer algo, lo que reduce la probabilidad de consecuencias catastróficas.

Dicha herramienta para predecir situaciones problemáticas es el nuevo servicio de IBM, desarrollado en asociación con The Weather Company, una subsidiaria de The Weather Channel. Llamada Centro de Operaciones Inteligentes para el Manejo de Emergencias, la nueva plataforma combina el pronóstico del tiempo visualizado en tiempo real con un mapa local de pequeña escala, trazado con una importante infraestructura urbana. El servicio destaca ubicaciones peligrosas en amarillo y rojo, lo que llama inmediatamente la atención. Los desastres naturales y causados ​​por el hombre en 2014 solo cobraron 7.700 vidas y $ 110 mil millones, una compañía de seguros de Suiza cita esos datos.


Ver objetos críticos de la ciudad

La nueva plataforma de software apareció en el momento de la inversión activa de las empresas en Big Data en áreas como la seguridad pública. Por ejemplo, la startup Mark43 digitaliza y analiza las bases de datos policiales en un intento de crear un mapa de conexiones criminales. Motoroa integra sensores en los equipos utilizados por los bomberos y la policía para recibir datos en tiempo real de los participantes directos en ciertos eventos. Pero la decisión de IBM es probablemente el proyecto más ambicioso, cuyo propósito es identificar las causas de los eventos que conducen a consecuencias adversas.


Sequía en California 28 de enero de 2014

Steven Russo, el gerente del proyecto, utilizó datos de desastres naturales para determinar la importancia de algunos activos de infraestructura, por ejemplo, líneas eléctricas que podrían romperse con fuertes vientos. Además, la probabilidad de falla es a menudo más aleatoria que el viento mismo. "Esta no es una relación lineal", dice Rousseau. Por ejemplo, los cortes de energía aumentan exponencialmente al aumentar la velocidad del viento de 30 a 60 km / h. "Cuando el viento acelera de 50 a 70 km / h, la probabilidad de falla es mucho mayor", dice Rousseau. Y esta es la parte más simple de los cálculos subyacentes al funcionamiento de la plataforma de IBM.
Es mucho más difícil predecir qué instalaciones críticas (hospitales, escuelas, refugios) sufrirán cortes de energía en primer lugar. Agregue algunos factores más, y ningún estadístico o todo el servicio podrá calcular las consecuencias. IBM proporciona un potente sistema cognitivo, algoritmos de máquina de autoaprendizaje que pueden clasificar las causas de los problemas probables y predecir los problemas mismos.


Mensajes sobre problemas locales de los residentes locales, todo esto también se tiene en cuenta. El

servicio de IBM ve el mapa como una red de conexiones entre los equipos de emergencia en los centros de comando y varios puntos en ciertas regiones. Al mismo tiempo, los trabajadores en el campo dan ciertos datos para cada elemento de trabajo, a partir de los cuales se forma la visión general de la situación, los datos que utiliza el sistema.
Un servicio que predice la probabilidad de eventos catastróficos en una región en particular puede ser útil para las empresas comerciales. Por lo tanto, los mismos grandes minoristas, cuyos almacenes se encuentran en regiones peligrosas, no esperarán hasta que una gran sala llena de productos electrónicos bajo el techo se llene de agua de un río cercano que ha salido de las orillas del río. Las empresas podrán ahorrar equipos y reducir los costos asociados con el desastre.


Un deslizamiento de tierra en Arlington, Washington, 24 de marzo de 2014

Pero antes de eso, una nueva plataforma de software de IBM debería funcionar, que tenga en cuenta miles de millones de diversos factores, terabytes de datos, construya relaciones probabilísticas y haga un pronóstico preciso para una región en particular. Por supuesto, puede probar el sistema solo en el campo, cuando algo realmente sucede. Esta será una prueba real.

Source: https://habr.com/ru/post/es382081/