आईबीएम मौसम संबंधी आपदाओं के लिए शहरों को तैयार करने में मदद करता है

बवंडर के बाद, 29 अप्रैल 2014, टुपेलो, मिसिसिपी।

आईबीएम की नई सेवा एक स्थानीय मानचित्र के साथ वास्तविक समय के मौसम के पूर्वानुमान को जोड़ती है, लाल और पीले रंग में समस्या क्षेत्रों को उजागर करती है।

प्रत्येक शहर में आपातकालीन सेवाएं "महत्वपूर्ण संपत्ति" कहलाती हैं। ये महत्वपूर्ण सड़कें, बिजली संयंत्र, पंपिंग स्टेशन और प्लंबिंग हैं। सामान्य तौर पर, यह वह सब है जो शहरी बुनियादी ढांचे के संचालन को सुनिश्चित करता है, और जिसके बिना शहर और इसके निवासियों का जीवन लकवाग्रस्त हो सकता है।

प्राकृतिक आपदाएँ, इस तरह की "संपत्ति" के निकटता के मामले में, शहर के लिए महत्वपूर्ण वस्तुओं को बहुत जल्दी नष्ट कर सकती हैं। सवाल यह है कि अधिकारी कितनी जल्दी खतरे के दृष्टिकोण का जवाब दे सकते हैं, और सुरक्षा उपायों को लागू कर सकते हैं जो खतरे को पूरी तरह या आंशिक रूप से बेअसर कर देते हैं।

हर हफ्ते, सैकड़ों तूफान, बवंडर, आग, और प्रकृति के प्रकोप की अन्य अभिव्यक्तियाँ विभिन्न देशों में होती हैं, जो लोगों के लिए बहुत गंभीर समस्याएं पैदा करती हैं। यदि आप पहले से खतरे के बारे में जानते हैं, तो कई मामलों में आप कुछ कर सकते हैं, जिससे भयावह परिणामों की संभावना कम हो जाती है।

समस्या स्थितियों की भविष्यवाणी करने के लिए इस तरह का एक उपकरण आईबीएम की नई सेवा है, जो द वेदर कंपनी की सहायक कंपनी द वेदर कंपनी के साथ साझेदारी में विकसित की गई है। इमरजेंसी मैनेजमेंट के लिए इंटेलिजेंट ऑपरेशंस सेंटर कहा जाता है, नया प्लेटफॉर्म एक छोटे पैमाने के स्थानीय मानचित्र के साथ वास्तविक समय की कल्पना की गई मौसम की भविष्यवाणी को जोड़ती है, जो महत्वपूर्ण शहरी बुनियादी ढांचे के साथ है। सेवा पीले और लाल रंग में खतरनाक स्थानों को उजागर करती है, जो तुरंत ध्यान आकर्षित करती है। 2014 में प्राकृतिक और मानव जनित आपदाओं ने अकेले 7,700 लोगों और 110 बिलियन डॉलर का दावा किया था, स्विट्जरलैंड की एक बीमा कंपनी इस तरह के आंकड़ों का हवाला देती है।


महत्वपूर्ण शहर की वस्तुओं को देखें

नया सॉफ्टवेयर प्लेटफॉर्म बिग डेटा में कंपनियों के सक्रिय निवेश के समय सार्वजनिक सुरक्षा जैसे क्षेत्रों में दिखाई दिया। उदाहरण के लिए, स्टार्टअप Mark43 आपराधिक कनेक्शन का मानचित्र बनाने के प्रयास में पुलिस डेटाबेस का डिजिटलीकरण और विश्लेषण करता है। Motoroa कुछ घटनाओं में प्रत्यक्ष प्रतिभागियों से वास्तविक समय डेटा प्राप्त करने के लिए अग्निशामक और पुलिस द्वारा उपयोग किए जाने वाले उपकरणों में सेंसर को एकीकृत करता है। लेकिन आईबीएम का निर्णय संभवतः सबसे महत्वाकांक्षी परियोजना है, जिसका उद्देश्य प्रतिकूल परिणामों के लिए घटनाओं के कारणों की पहचान करना है।


28 जनवरी 2014 को कैलिफोर्निया सूखा

स्टीवन रुसो, परियोजना प्रबंधक, ने कुछ आपदा परिसंपत्तियों की महत्वपूर्णता को निर्धारित करने के लिए प्राकृतिक आपदा डेटा का उपयोग किया - उदाहरण के लिए, बिजली की लाइनें जो तेज हवाओं से टूट सकती हैं। इसके अलावा, विफलता की संभावना अक्सर हवा की तुलना में अधिक यादृच्छिक होती है। "यह एक रैखिक संबंध नहीं है," रूसो कहते हैं। उदाहरण के लिए, 30 से 60 किमी / घंटा से बढ़ती हवा की गति के साथ बिजली की खपत तेजी से बढ़ती है। "जब हवा 50 से 70 किमी / घंटा से तेज होती है, तो विफलता की संभावना बहुत अधिक होती है," रूसो कहते हैं। और यह आईबीएम से मंच के संचालन में अंतर्निहित गणना का सबसे सरल हिस्सा है।
यह अनुमान लगाना बहुत मुश्किल है कि कौन सी महत्वपूर्ण सुविधाएं - अस्पताल, स्कूल, आश्रय - पहले स्थान पर बिजली की कमी से पीड़ित होंगे। कुछ और कारक जोड़ें - और कोई भी सांख्यिकीविद् या पूरी सेवा परिणामों की गणना करने में सक्षम नहीं होगी। आईबीएम एक शक्तिशाली संज्ञानात्मक प्रणाली, स्व-शिक्षण मशीन एल्गोरिदम प्रदान करता है जो संभावित समस्याओं के कारणों को रैंक कर सकता है, और स्वयं समस्याओं की भविष्यवाणी कर सकता है।


स्थानीय निवासियों से स्थानीय समस्याओं के बारे में संदेश, यह सब भी ध्यान में रखा जाता है।

आईबीएम सेवा मानचित्र को कमांड केंद्रों पर आपातकालीन टीमों और कुछ क्षेत्रों में विभिन्न बिंदुओं के बीच कनेक्शन के एक वेब के रूप में देखती है। इसी समय, क्षेत्र में काम करने वाले प्रत्येक कार्य के लिए कुछ डेटा देते हैं, जिससे स्थिति की सामान्य दृष्टि, सिस्टम द्वारा उपयोग किए जाने वाले डेटा का निर्माण होता है।
ऐसी सेवा जो किसी विशेष क्षेत्र में विनाशकारी घटनाओं की संभावना की भविष्यवाणी करती है, वाणिज्यिक कंपनियों के लिए उपयोगी हो सकती है। तो, वही बड़े खुदरा व्यापारी, जिनके गोदाम खतरनाक क्षेत्रों में स्थित हैं, तब तक इंतजार नहीं करेंगे जब तक छत के नीचे इलेक्ट्रॉनिक्स से भरा एक विशाल कमरा पास की नदी से पानी से भर नहीं जाता है जो नदी के किनारे से निकल गया है। कंपनियां उपकरण को बचाने और आपदा से जुड़ी लागतों को कम करने में सक्षम होंगी।


24 मार्च, 2014 को वाशिंगटन के अर्लिंग्टन में एक भूस्खलन

लेकिन इससे पहले, आईबीएम के एक नए सॉफ्टवेयर प्लेटफॉर्म को काम करना चाहिए, जो अरबों विभिन्न कारकों को ध्यान में रखता है, डेटा के टेराबाइट्स, संभाव्य संबंध बनाता है और किसी विशेष क्षेत्र के लिए सटीक पूर्वानुमान बनाता है। बेशक, आप सिस्टम को केवल क्षेत्र में परीक्षण कर सकते हैं, जब वास्तव में कुछ होता है। यह वास्तविक परीक्षा होगी।

Source: https://habr.com/ru/post/hi382081/