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人工智能和Twitter帮助预测洪水
欧洲科学技术委员会联合研究中心的科学家推出了洪水管理社交媒体 (SMFR) 原型，该原型通过 Twitter 用户的实时消息丰富了欧洲洪水警报系统 (EFAS)。
来源:Robogeek新闻频道（关于机器人技术的俄罗斯与世界新闻）欧洲科学技术委员会联合研究中心的科学家推出了洪水管理社交媒体 (SMFR) 原型，该原型通过 Twitter 用户的实时消息丰富了欧洲洪水警报系统 (EFAS)。
SMFR 基于哈佛大学和谷歌于 2018 年 8 月发布的研究，该研究描述了一种人工智能模型，可以预测大地震后长达一年的新地震位置，并应用了 Facebook 人工智能研究人员 12 月的结果他开发了卫星图像分析方法以及对火灾和其他灾害造成的损失进行量化的方法。就在最近，谷歌科学家发表了一份机器学习系统的回顾，该系统可以在河流泛滥时预测洪水，准确率达到 75%。
欧洲研究人员的预报系统使用 EFAS 来确定特定地理区域的洪水风险何时超过阈值水平。这会触发从社交网络 Twitter 收集数据 - 一次最多 400 个关键字，这是来自公共网络的流的最大值。
考虑到预报区域的人口使用超过 27 种语言，事实证明，提取具有相关关键字的消息（表明洪水即将发生或最近已经发生）是一项艰巨的工作。为了解决这个问题，使用多语言分类系统来推断四种语言的关键词之间的相似性：德语、英语、西班牙语和法语。