令人嘆為觀止的人工智能，AI使用推文幫助研究人員分析洪水

自然災害從來都是讓人類感到恐懼同時又無法避免的存在，但是，隨著人工智能的不斷發(fā)展，人類也許可以很好應對特如其來的天災。

歐洲研究中心的科學家，最近發(fā)布了一個AI系統(tǒng)：歐洲洪水意識系統(tǒng)（EFAS）。這個系統(tǒng)是基于社交媒體洪水風險指數(shù)（SMFR） 同時通過Twitter用戶的實時報告來做出反應預測的。

EFAS是哥白尼應急管理服務（Copernicus EMS）的一部分，由歐洲委員會的緊急響應協(xié)調(diào)中心（ERCC）運營，該中心是歐盟委員會民事保護和人道主義援助行動的一個部門。支持對歐洲內(nèi)外災害的協(xié)調(diào)應對。與美國聯(lián)邦緊急事務管理局非常相似，ERCC監(jiān)控災害和風險，收集和分析災害數(shù)據(jù)，并為團隊和設備部署準備計劃。ERCC將EFAS用于預測主要是概率性中程洪水預報（包括短程山洪），還包括季節(jié)預報，影響評估和早期預警。

研究人員利用EFAS確定某個地理區(qū)域的洪水風險何時超過臨界值，同時系統(tǒng)會瞬時收集社交媒體 Twitter上的數(shù)據(jù)，一次收集幾百個關鍵詞，鑒于EFAS覆蓋了多種語言的區(qū)域，提取具有相關關鍵詞的消息并非易事。該團隊的解決方案是一個多語言分類系統(tǒng)，它使用與語言無關的單詞或單詞嵌入的數(shù)學表示來推斷關鍵詞的相似性。

為了測試他們的方法的穩(wěn)健性，科學家們將SMFR整合到EFAS，并在2018年10月初影響意大利卡拉布里亞的洪水期間收集了兩天的推文，進而分析災害來臨前的各個小因素，這樣就可以縮短災害早期的響應時間。

在開展救災活動時，所收集的信息對國際救援協(xié)調(diào)員來說是很有價值的，因為它們提供了有關當?shù)仨憫囊娊?，關于當局是否發(fā)出警報以及受影響者的一些擔憂。