Figure 1 :Diagramme récapitulatif de l'IA de prévision du niveau d'eau de la rivière. Crédit :Fujitsu
Fujitsu a annoncé aujourd'hui le développement d'une technologie qui s'appuie sur des modèles mathématiques construits avec des données limitées sur les précipitations et les niveaux d'eau pour créer des prévisions d'inondations pour les rivières. La solution s'appuie sur Fujitsu Human Centric AI Zinrai, un portefeuille complet qui englobe la large gamme de technologies et de techniques d'IA de Fujitsu, et utilise un modèle qui intègre des informations de l'hydrologie pour produire une IA qui réalise des prévisions avec une plus grande précision.
La nouvelle technologie s'avère efficace même pour les petites rivières avec des données de mesure limitées ou pour les zones où des capteurs de niveau d'eau ont été nouvellement installés et n'ont pas encore accumulé suffisamment de données. Ces prévisions offriront aux autorités un outil essentiel pour accélérer les temps de réponse et atténuer les dommages causés par les inondations en cas de catastrophe naturelle, y compris en envoyant du personnel dans les zones touchées et en soutenant la prise de décision appropriée en émettant des avis d'évacuation.
Fujitsu et Fujitsu Laboratories continueront à travailler pour perfectionner davantage cette technologie grâce à un essai sur le terrain avec les gouvernements locaux à travers le Japon dans le but de fournir une solution commerciale au cours de l'exercice 2019. Avec le développement de cette solution, Fujitsu démontre comment cette technologie et d'autres technologies d'IA joueront un rôle important dans le renforcement de ses efforts pour lutter contre les effets du changement climatique, et contribuer à la réalisation d'une plus grande durabilité dans la société.
Dans les années récentes, les gouvernements locaux à travers le Japon sont aux prises avec les défis de la gestion des rivières qui causent de graves dommages dus aux inondations à la suite de fréquents, fortes pluies très localisées. Les petites rivières qui traversent les zones urbaines en particulier connaissent souvent des élévations soudaines du niveau de l'eau en raison de l'impact imprévisible, orages et typhons encore puissants. Année après année, le risque d'inondations importantes survenant très rapidement représente un risque sporadique, menace pourtant de plus en plus grave, soulignant le besoin urgent de renforcer les contre-mesures contre les inondations.
Dans le cadre de ces contre-mesures, des prévisions de niveau d'eau ont été effectuées pour les grandes rivières désignées comme étant à risque d'inondation. Pour les petites rivières ou les zones où des capteurs de niveau d'eau ont été nouvellement installés, cependant, faire des prévisions précises s'est avéré difficile jusqu'à présent en raison d'un manque de données suffisantes sur le niveau d'eau et des derniers résultats d'observation du débit.
Figure 2 :Exemple dans lequel AI prédit que le niveau d'eau augmente lors de fortes pluies à partir de deux jours de période normale. Crédit :Fujitsu
Pour remédier à ce, Fujitsu et Fujitsu Laboratories ont développé une nouvelle technologie qui prédit avec précision les niveaux d'eau même pour les rivières avec des données de mesure limitées, habiliter le personnel de prévention des catastrophes à prendre des mesures préventives précoces pour atténuer les dommages.
Fujitsu et les laboratoires Fujitsu ont développé un modèle mathématique qui peut trouver des paramètres optimaux lorsque l'apprentissage automatique est utilisé pour entraîner le modèle avec les données de précipitations et de niveau d'eau passées, créer des fonctions basées sur le concept de modèle de réservoir, qui exprime le débit d'eau d'un bassin fluvial dans le cadre de l'hydrologie.
En utilisant ce modèle, l'IA prédit les niveaux d'eau futurs sur la base des données collectées pour présenter les données sur les précipitations et les niveaux d'eau ainsi que les prévisions pour les prochaines heures transmises aux gouvernements locaux par diverses organisations météorologiques. Le modèle de prédiction peut également être optimisé très rapidement même suite à des changements dans l'environnement fluvial ou à l'introduction de nouvelles infrastructures. Dans des cas comme celui-ci, le modèle peut simplement être réformé en utilisant les données de précipitations et de niveau d'eau prises après tout changement.
Lorsqu'un essai évaluant la précision du nouveau modèle a été mené en appliquant cette technologie à des données antérieures de petites rivières gérées par un certain gouvernement local, il a été vérifié que lorsqu'ils étaient entraînés avec des données provenant d'une seule pluie, les augmentations du niveau d'eau pouvaient être prédites avec une précision constante (figure 2).
En outre, Fujitsu et Fujitsu Laboratories ont mené une évaluation comparant cette technologie aux méthodes standard de prévision du niveau d'eau qui utilisent des données telles que les observations de débit. L'évaluation, menée avec l'aide du professeur Akira Kawamura de l'Université métropolitaine de Tokyo a confirmé avec succès que cette technologie peut offrir une précision équivalente ou supérieure.
Fujitsu prévoit que cette technologie peut également être appliquée pour aider à surveiller les inondations dans les rivières en dehors du Japon et mène divers essais avec des clients dans le but de la rendre disponible en tant que solution commerciale au cours de l'exercice 2019. Fujitsu Laboratories s'efforce d'améliorer encore la précision. de cette technologie, en l'intégrant à une suite de technologies de diagnostic et de prévision pour protéger les actifs des clients, y compris les installations et les infrastructures sociales à proximité des rivières, contribuant ainsi à la création de villes résistantes aux catastrophes grâce à l'utilisation de la technologie numérique.
