ChatGPTタスクフォースはヨーロッパによって設立されます
欧州の国家プライバシー監視団体を統合する団体は木曜日、ChatGPT専用の対策委員会を設置したと発表した。
TwitterとAIを活用した洪水予測新システム
科学者たちは、Twitter、コミュニティ科学、高度な人工知能 (AI) 技術を組み合わせて、洪水に見舞われたコミュニティのための早期警報システムを開発しています。英国のダンディー大学の研究者らは、AI を使用して Twitter からデータや携帯電話アプリから情報を抽出し、都市の洪水レベルを監視するツールを構築する方法を示しました。
都市部の洪水は、データの収集と処理が複雑であるため、監視することが困難です。これにより、詳細なリスク分析、洪水制御、標準警報数値モデルの検証が妨げられます。研究者らは、最新の AI テクノロジーを使用してソーシャル メディアからのデータを分析する方法と、それがどのようなアプリケーションに利用できるかを調査することで、この問題を解決しようとしました。
彼らは、ソーシャル メディアを使用して、従来の目撃者やリモート センシングのレポートに基づくデータ セットを補完できることを発見しました。これらの手法を事例研究に適用することで、将来の洪水警報および警報システムで重要な役割を果たす可能性のある実際の情報と AI を提供する方法を発見しました。
「過去10年間、海面は平均して年間3.4ミリの割合で上昇している。今日の最大値が明日の平均値になるため、沿岸都市や国々は自らの土地を守るために行動しなければならない」と王氏は述べた。「私たちは特に、いわゆる晴れた日の洪水、つまり極端な気象現象がないにもかかわらず、平均海面の高さによって突然起こる洪水の増加を懸念しています。」
同氏は、「大規模洪水監視に対するデータに基づくアプローチは、既存のデータ収集手段を確実に補完し、将来の監視と警報の改善に大きな期待が持てることが分かる」と述べた。
Twitter データは 2015 年に 1 か月間ストリーミングされ、フィルター キーワード「洪水」、「氾濫」、「ダム」、「堤防」が非常に人気がありました。この期間中に、7,500 件を超える関連情報が分析されました。MyCoast は、沿岸のさまざまな危険や事件に関する「群衆科学」データを収集するために、多くの環境機関によって使用されているシステムです。
このシステムには 6,000 枚を超える洪水の写真が含まれており、すべてモバイル アプリを通じて収集されました。AI ツールから抽出された情報は、降雨データと照合して検証されました。
さらに研究者らは、ツイッターのようなツールは大規模で安価な監視にはより有用であり、一方、収集されたデータはミクロレベルでのより豊かでより包括的な個人報告情報を提供するだろうと信じている。
研究者らによると、このツールは都市への水の侵入や洪水の監視に使用できる可能性があるという。これは、人々や当局が今後の洪水に備えるのに役立つ予測モデルと早期警告システムを改善するために使用できます。
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