Pandora, Gabriella
-1 °C
3 °C
Index - In English In English Eng

Mesterséges intelligenciával modelleztek vízválasztókat

2008.01.19. 20:05
A Himalája vízválasztóit modellezni bonyolult feladat: a folyamat túl összetett, a topográfia változatos, a termőföld mezőgazdasági célú átalakítása gyakorlatilag komolyabb terv nélkül megy végbe. Egy új technika viszont meglepően sikeresnek ígérkezik.

A víz mozgásának pontos felmérése a később meghozandó intézkedések nélkülözhetetlen feltétele. Shiv Prasher, a kanadai James McGill Egyetem bioforrástervezésre szakosodott professzora és munkatársai hagyományos eljárás helyett mesterséges intelligencián alapuló módszerrel próbálkoztak, és elődeiknél sokkal messzebbre jutottak.

Az ilyen modelleket ugyanis egyrészt kevesebb, másrészt könnyebben mérhető változóval lehet kidolgozni. Nincs szükség az inputot (eső) és az outputot (vízáramlás) összekötő matematikai kapcsolatrendszerek sokaságára. Az MI a megfigyelt adatok alapján megtanulja ezeket a kapcsolatokat, és így végeredményben sokkal többet tud meg az egész hidrológiai folyamatról.

A hagyományos modellezés lényege, hogy a rendszer valamennyi kapcsolatára egyenleteket használ, ami túlzottan nagy mennyiségű adat inputot eredményez: növényfajták, földtípusok, magasságszintek, a rendszer elemei közti mozgások, hidrológiai jellegzetességek, és így tovább. A mesterségesintelligencia-alapú modellt használva a kutatóknak sokkal kevesebb adattal kell dolgozniuk.

Prasher és munkatársai a Himalájához tartozó Mussoorie dombok (India) vizeit tanulmányozták. Választásuk azért esett erre a területre, mert májusban és júniusban gyakori a vízhiány, ráadásul a lakosságnak átlagosan havi háromszázezer turistával is kell számolnia. A kutatók a dombok három vízválasztóját igyekeztek modellezni. Ugyan csak 255 hektárt vizsgáltak, viszont a hasonló terepviszonyok, az azonos típusú mező-, erdőgazdálkodás és kertészet miatt az eredményeket a Közép-Himalája egészére, azaz óriási területre – ötvenhárommillió hektárra – általánosíthatták.

Modellezés MARS-sal

Az általuk alkalmazott gyors és flexibilis MARS (Multivariate Adaptive Regression Splines) technika különösen pénzügyi alkalmazásokban örvend nagy népszerűségnek. Prasher szerint az algoritmusok leegyszerűsíthetők, és a vízmozgások vízválasztókon belüli nemlineáris rendszere könnyebben ábrázolható – szimulálható – így.

2007. decemberében a McGill Egyetem tizenhat intézet és szervezet több tucatnyi kutatójának részvételével a hidrológiai modellezés témakörében szervezett workshopot. Prasherék szimulációs módszere osztatlan sikert ért el, mert az utolsó csepp vízig megjelenítette a vizsgált terület állapotát.

A modellt tovább szeretnék finomítani. A víztartalék-mennyiség jelenlegi éghajlati és mezőgazdasági feltételek melletti kimutatására ugyan optimális, de már tervezik az általánosabb célokra is használható, még könnyebben kezelhető változatot. A rendszer pedig minden egyes új információmorzsából folyamatosan tanul. Ez azt jelenti, hogy a nem is olyan távoli jövőben sokkal nagyobb területek hidrológiájáról kaphatunk fontos adatokat és előrejelzéseket.