阿通社阿布扎比2024年5月10日电 - 据了解，穆罕默德-本-扎耶德人工智能大学（MBZUAI）正在研究人工智能（AI）如何为全球城市规划提供解决方案，以帮助应对气候变化导致的极端天气事件的增加。
继海湾地区最近创纪录的4月16日天气系统之后，由计算机视觉副教授萨尔曼-汗博士领导的穆罕默德-本-扎耶德人工智能大学研究人员和学生团队将人工智能和计算机视觉技术相结合，创建了一个用于洪水评估的自动卫星数据分析原型。
据介绍，研究人员利用迪拜棕榈岛、阿布扎比穆萨法地区和阿曼布赖米地区的三个局部案例研究，利用可用的空间卫星数据比较风暴前后的遥感图像。该分析旨在为地方市政当局快速评估暴雨影响提供有用的变化检测工具。
该分析工具可以精确定位极端降雨事件后哪些道路受到积水的严重影响（显示为黄线重叠洪水区域），并确定受影响的关键基础设施，如医院、学校、餐馆和购物中心、工业综合体、住宅区和可能最危险的人口集群。
目前，该模型处于早期阶段，依赖于人工智能模型和免费的公开数据，包括10米分辨率的哨兵-2图像和开放街道地图，全球志愿者通过社区努力提供街道、兴趣点和地标等地理信息，以确保数据的真实性。
“通过我们对迪拜案例研究区的分析，我们发现2963公里中有140公里受到降雨的影响，包括初级、住宅、服务和高速公路，”萨尔曼-汗博士指出，“在这张图片中，从颜色描述，我们可以估计水的深度。在这项研究中，我们注意到大约6平方公里的建筑区在4月16日的降雨后被洪水淹没，相当于总建筑区的6.4%。”
他表示，“我们希望这种自动化工具和分析能够帮助地方当局评估极端天气事件后需要更多关注的关键地点，并随着时间的推移分析恢复过程。例如，我们的分析确定了460家受影响的咖啡馆、75家药店/诊所、4家购物中心和11家教育机构：救援、恢复和未来规划的重要信息。作为时间分析的一部分，这些案例研究可以扩展到绘制恢复图，并研究洪水地区干涸需要多长时间。有了足够的历史数据，人工智能就可以用来分析预测的降雨事件可能如何影响世界各地的城市地区，向居民提供更准确的警告。”
据悉，结合更频繁、更高分辨率的卫星图像，可以获得特定区域的预警系统。这种用于土地利用制图和变化检测的基础人工智能模型可以用于其他应用，穆罕默德-本-扎耶德人工智能大学和IBM目前正在研究人工智能解决方案，通过识别过热区域和相关因素来检测城市热岛。该解决方案将帮助城市规划者、市政当局和居民减轻热岛的最坏影响，使城市在不可预测的天气模式中更加宜居。
谈及下一步发展，萨尔曼-汗博士表示，穆罕默德-本-扎耶德人工智能大学旨在将洪水研究扩展到海湾地区的更多地区，并与政府和行业组织合作，通过添加更多数据参数（如现有排水网络、救援中心位置和3D传感器）来定制和改进工具，以获得更精确的水位信息。
“我们还将调查水的积累如何影响人口密度和城市化，”汗博士补充道，“我们提供的信息和分析可以在许多方面帮助当局，例如与社区合作使其更具弹性，规划能够处理这些事件的基础设施，并制定适应长期水资源和基础设施变化的政策。”
据悉，该大学计划与阿联酋政府机构（如环境署—阿布扎比（EAD）和市政交通部（DMT））、市政府、当地开发商（如Aldar和Emaar）以及阿联酋洪水评估委员会联系，以展示他们的发现。