IBM帮助城市为天气灾害做好准备

龙卷风的后果，2014年4月29日，密西西比州图珀洛。

IBM的这项新服务将实时天气预报与本地地图结合在一起，以红色和黄色突出显示问题区域。

每个城市都有应急服务所谓的“关键资产”。这些是重要的道路，发电厂，泵站和管道。总的来说，所有这些都确保了城市基础设施的运转，没有这些，城市及其居民的生活就会瘫痪。

在接近此类“资产”的情况下，自然灾害会非常迅速地破坏城市的重要物体。问题在于，当局多快能对危险的反应作出反应，并采取安全措施完全或部分消除危险。

每个星期，在不同的国家都会发生数百场飓风，龙卷风，大火和其他自然愤怒的表现，这给人们带来了非常严重的问题。如果您事先知道危险，那么在许多情况下，您可以采取一些措施，从而减少灾难性后果的可能性。

这种用于预测问题情况的工具是IBM与Weather Weather的子公司The Weather Company合作开发的一项新服务。新平台称为应急管理智能操作中心，它将实时可视化天气预报与小比例尺本地地图结合在一起，并绘制了重要的城市基础设施。该服务以黄色和红色突出显示危险位置，立即引起注意。瑞士的一家保险公司援引了此类数据，仅2014年的自然和人为灾难就夺走了7700人的生命，并损失了1100亿美元。


查看重要的城市对象

在公共安全等领域的公司对大数据的积极投资之时，出现了新的软件平台。例如，初创公司Mark43将警察数据库数字化并进行分析，以试图创建犯罪关系图。摩托罗拉将传感器集成到消防员和警察使用的设备中，以接收某些事件中直接参与者的实时数据。但是，IBM的决定可能是最雄心勃勃的项目，其目的是确定导致不良后果的事件原因。


California Drought 2014年1月28日

项目经理史蒂文·鲁索（Steven Russo）使用自然灾害数据来确定某些基础设施资产的严重性，例如，可能被强风破坏的电线。此外，故障的可能性通常比风本身更随机。卢梭说：“这不是线性关系。”例如，停电会随着风速从30 km / h增加到指数级增长。卢梭说：“当风速从50 km / h加速到70 km / h时，发生故障的可能性就会大大提高。”这是来自IBM平台操作的最简单的计算部分。
首先要预测哪些关键设施-医院，学校，庇护所将遭受停电的困难要大得多。再加上一些因素-统计人员或整个服务部门将无法计算后果。 IBM提供了功能强大的认知系统，自学习机器算法，可以对可能问题的原因进行排序，并自行预测问题。


来自本地居民的有关本地问题的消息也被考虑在内，

IBM服务将地图视为指挥中心的应急小组与某些地区的各个点之间的连接网络。同时，现场工作人员会为每项工作提供一定的数据，从而形成对情况的总体了解以及系统使用的数据。
预测特定区域发生灾难性事件的可能性的服务可能对商业公司有用。因此，同样的大型零售商，其仓库位于危险区域，不会等到屋顶下装满电子设备的巨大房间里满是附近河流离开河岸的水。公司将能够节省设备，并减少与灾难相关的成本。


2014年3月24日，华盛顿阿灵顿发生山体滑坡

但是在此之前，应该使用IBM的新软件平台，该平台应考虑数十亿个各种因素，数TB的数据，建立概率关系并针对特定区域做出准确的预测。当然，只有在确实发生某些情况时，您才可以在现场测试系统。这将是一次真正的考验。

Source: https://habr.com/ru/post/zh-CN382081/