Yapay zeka, araştırmacıların sel durumlarını analiz etmelerine yardımcı olmak için tweetleri kullanıyor

Facebook, Twitter veya Instagram gibi günümüzün ünlü sosyal ağ siteleri, dolandırıcılık, yanlış beyan, kimliğe bürünme ve hatta kullanıcı verilerini çalmak gibi fiziksel saldırılar da dahil olmak üzere topluma getirdikleri olumsuzluklar nedeniyle giderek daha fazla eleştiriyle karşı karşıya kalıyor. Ancak sırf bu nedenle bu sosyal medya platformlarının tüm faydalarını inkar etmek haksızlık olur. Son dönemde dünyanın en büyük ikinci sosyal paylaşım sitesi Twitter, hayatımıza büyük etki eden bir araştırma projesinin başarıya ulaşmasında büyük katkı sağladı. Daha spesifik olarak, yakın zamanda Arxiv.org'da şu başlıkla yayınlanan bir bilimsel araştırma projesi hakkında bilgi ortaya çıktı: "Sosyal Medyayı Pan-Avrupa Sel Farkındalık Sistemine Entegrasyon: Çok Dilli Bir Yaklaşım" (kabaca tercüme edilmiştir). : Sosyal medyayı Avrupa sel uyarısına entegre etmek Sistemler: Çok dilli bir yaklaşım), Sel Riski için Sosyal Medya (SMFR) adı verilen bir yaklaşım kullanarak, dünya çapındaki insanların yanı sıra meteoroloji uzmanlarından da büyük ilgi görmüştür.

• Lütfen yapay zeka (AI) tarafından bestelenen Rock müziği dinleyin.

Buna göre, Avrupa Komisyonu'na bağlı bir bilimsel ve bilgi araştırma merkezi olan Ortak Araştırma Merkezi'ndeki bilim adamları, gerçek zamanlı raporlama bilgilerinin kullanıcılar tarafından sosyal medya platformlarında (özellikle Twitter) nasıl yayınlandığını ayrıntılı olarak açıkladılar. Avrupa sel uyarısına etkili bir şekilde yardımcı olabilir sistemi (EFAS).

Aslında bu çalışma esas olarak daha önce başarıyla yürütülen diğer üç araştırma projesinden alınan ilhama dayanarak inşa edildi. Bunlardan ilki, Ağustos 2018'de Harvard Üniversitesi ve Google tarafından yayınlanan ve depremden bir yıl sonrasına kadar artçı sarsıntıların yerini tahmin edebilen bir yapay zeka modelini detaylandıran araştırmadır. Büyük bir deprem meydana geldi. İkincisi, Aralık ayında Facebook AI araştırmacıları tarafından gerçekleştirilen ve uydu görüntülerini entelektüel modeller aracılığıyla daha etkili bir şekilde analiz etmek için başarılı bir yöntem geliştiren başka bir çalışmadır. doğru bir şekilde. Buna ek olarak, Google'daki bilim insanları yakın zamanda nehirlerdeki taşkın durumlarını %100'e, %75'e varan doğrulukla tahmin edebilen bir makine öğrenimi sistemi hakkında geriye dönük bir rapor yayınladı.

• Amazon'un yapay zeka sistemi, Alexa'daki ses tanıma hatalarının %15 oranında azaltılmasına yardımcı oluyor.

İlgili başka bir çalışmada, Birleşik Krallık'taki bilgisayar uzmanları, ayaklanmalar sırasında şiddetin meydana gelebileceği yerleri bulmak için tweet'lerden yararlanan ve büyük protestoların ne zaman meydana gelebileceğini nispeten doğru bir şekilde tahmin etmelerine ve bunun arkasındaki kışkırtıcıları belirlemelerine olanak tanıyan makine öğrenimi algoritmalarını kullandı. protestolar.

"Son on yılda, sosyal medya afetlerle ilgili bir bilgi kaynağı olarak ortaya çıktı ve bu, birçok alandan araştırmacının ilgisini çekti. Farklı sektörler, bu yararlı bilgi kaynağından nasıl yararlanılacağıyla daha fazla ilgileniyor. Araştırmacılar, pratik analiz ve değerlendirme yoluyla, sosyal medya platformlarının uzay ve zamanla ilgili gelişmeler, bir kriz veya herhangi bir felaket hakkında zamanında ve değerli bilgiler sağlamanın yanı sıra o felaketle ilgili önemli olayların belirlenmesine yardımcı olma konusunda büyük bir potansiyel ortaya koyduğunu belirtti. söz konusu.

Yeni AB araştırmasına geri dönelim. Bilmiyorsanız EFAS, Copernicus Acil Durum Yönetim Hizmetinin (Copernicus EMS) bir parçasıdır ve doğrudan Avrupa Komisyonu'nun Acil Durum Müdahale Koordinasyon Merkezi (ERCC) tarafından yürütülmektedir. ERCC aynı zamanda Avrupa Komisyonu'nun da bir parçası olup, insani yardım ve koruma faaliyetlerinden sorumlu olmanın yanı sıra, Avrupa içinde ve dışında meydana gelen felaketler öncesinde, sırasında ve sonrasında koordineli müdahaleleri desteklemek üzere kurulmuştur. Daha spesifik olarak, ERCC'nin ana görevi, zamanında destek dağıtım seçenekleri için planlar hazırlamak amacıyla potansiyel tehlikeleri ve riskleri izlemek, felaket verilerini toplamak ve analiz etmektir. Buna ek olarak ERCC, EFAS için tahminler de sağlayacak; esas olarak fırtına ve sel tahminleri, mevsimsel hava durumu tahminlerinin yanı sıra etki değerlendirmeleri ve erken uyarılar.

• Disney'in yapay zeka modeli, komut dosyalarından animasyonlu diziler üretiyor

Genel olarak araştırmacıların uyarı sistemi, belirli bir coğrafi bölgede su baskını riskinin güvenli eşiği aştığında belirlenmesinden sorumludur. Bu, EFAS araştırma ekibinin, aynı anda 400'e kadar anahtar kelimeyi ayarlayıp seçerek sosyal ağ sitelerinden, özellikle de Twitter'dan ilgili verileri toplama fikrini ortaya atmasına yol açtı.

Bununla birlikte, ilgili anahtar kelimeleri içeren tweet'leri (yani yaklaşmakta olan veya yakın zamanda meydana gelen bir sel hakkında bilgi verebilecek kelimeler) çıkarmak EFAS'taki araştırmacılar için kolay bir iş değildir; çünkü Avrupa, 741 milyondan fazla nüfusu ve 27 kişiden oluşan büyük bir bölgedir. farklı diller konuşulur. Burada önerilen çözüm çok dilli bir sınıflandırma sistemi kullanmaktır. Bu sınıflandırma sistemi, dört ana Avrupa dilindeki (Almanca, İngilizce, İspanyolca ve Fransızca) anahtar kelimeler arasındaki benzerlikleri ortaya çıkarmak için dilsel olmayan matematiksel gösterimleri veya kelime yerleştirmelerini kullanacaktır.

Bu sistem aslında bir makine öğrenimi modelidir ve onu eğitmek için bilim adamlarının 7.000'den fazla açıklamalı mesaj (her dil türü için 1.200 ila 2.300 mesaj) içeren bir veritabanı kullanması gerekiyordu. Bu arada, belirlenen sel riski olan alanlar için önceden tahmin edilen "temsili" mesajlar (sel ile ilgili olma ihtimali en az %90 olan tweetler) üretmek için ayrı bir model de kullandılar.

• AB: Yapay zeka sistemleri şeffaf ve sorumlu bir şekilde oluşturulmalı ve dağıtılmalıdır

Bu yaklaşımın uygulanabilirliğini test etmek için bilim insanları SMFR'yi EFAS'a entegre etti ve Ekim 2018'in başlarında İtalya'nın Calabria kentini etkileyen sel felaketi sırasında kullandı. SMFR elde edildi Toplam 14.347 tweet 2 gün boyunca geçerliydi, ardından ilgili analizler yapıldı. Ekip, bu yapay zeka modeli tarafından filtrelenen mesajların gerçek hayattaki sel durumlarıyla son derece yakından ilişkili olduğunu ve bunun, bir felaketin ilk aşamalarında müdahale sürelerinin önemli ölçüde kısaltılmasına yardımcı olabilecek bir sistem için umut verici bir başlangıç ​​olduğunu bildiriyor:

"Herhangi bir afet sırasında toplanan mesajlar, uluslararası kurtarma koordinatörleri için son derece değerli olabilir çünkü bunlar, müdahaleye, belirli yerel müdahalelere ve afet veya afet uyarısından etkilenen insanların olası durumları hakkında daha fazla bilgi sağlamaya katkıda bulunur. yüzüne. Gelecekteki araştırmalar için, düzinelerce farklı dili kapsayan ve birden fazla dilin kullanımını teşvik eden benzer bir sistemin küresel ölçekte uygulanmasını öngörebiliriz.Ayrıca, veri kaynakları olarak çeşitli sosyal medya platformları, yapay zeka tabanlı tahmin modellerini gerçekten etkili bir şekilde bilgilendirebilir. yol."