27 декабря 2017 Фридом Финанс | Twitter
Пользователи социальных сетей обмениваются с подписчиками разными новостями. Эта информация может стать основой для масштабного мониторинга стихийных бедствий и составления моделей будущих событий.
Во время стихийных бедствий люди сообщают о приближении стихии к их дому, характере разрушений, пострадавших и т. д.
Ученые из Университета Данди в Великобритании использовали сообщения их социальной сети Twitter Inc. (TWTR, NYSE) во время наводнения 2015 г. для создания модели стихийного бедствия в условиях города. Нужные сообщения ученые искали по ключевым словам, а затем эти твиты анализировали с помощью компьютерного зрения. На основе полученной информации была создана модель развития и продвижения стихийного бедствия. В условиях реальных природных катастроф такая модель окажется очень полезной для спасателей, медиков и других специалистов, участвующих в спасении пострадавших и ликвидации последствий стихии.
Важно, что твиты, размещенные обычными пользователями, часто оказываются более информативными, чем спутниковые датчики и прочие методы дистанционного зондирования. Дело в том, что люди, как правило, сопровождают свои посты видео или фото, которые дают дополнительную информацию о событии и помогают точно понять о происходящем в конкретном месте. Кроме того, сообщения в Twitter и других социальных сетях – это огромный массив данных от разных пользователей из разных точек, то есть стихийное бедствие можно проследить по минутам.
Разумеется, для полноценной работы мониторинга на основе сообщений социальной сети необходим совершенный инструмент с элементами искусственного интеллекта, который способен быстро и точно обрабатывать полученные данные и строить точные модели. Ученые из Великобритании, которые анализировали сообщения Twitter, не сообщали, с помощью какой платформы ИИ они проводили анализ. Однако сейчас на рынке одной из наиболее совершенных платформ ИИ является Watson от IBM Corp. (IBM, NYSE), которая уже продемонстрировала свой потенциал при анализе огромного массива медицинских и финансовых данных.
Таким образом, социальные сети вместе с платформами искусственного интеллекта могут стать важным инструментом работы спасателей и аналитиков при стихийных бедствиях. Анализ сообщений не только позволяет создавать актуальную модель события, но и прогнозировать вероятные происшествия, и тем самым координировать работу спасательных служб.
Во время стихийных бедствий люди сообщают о приближении стихии к их дому, характере разрушений, пострадавших и т. д.
Ученые из Университета Данди в Великобритании использовали сообщения их социальной сети Twitter Inc. (TWTR, NYSE) во время наводнения 2015 г. для создания модели стихийного бедствия в условиях города. Нужные сообщения ученые искали по ключевым словам, а затем эти твиты анализировали с помощью компьютерного зрения. На основе полученной информации была создана модель развития и продвижения стихийного бедствия. В условиях реальных природных катастроф такая модель окажется очень полезной для спасателей, медиков и других специалистов, участвующих в спасении пострадавших и ликвидации последствий стихии.
Важно, что твиты, размещенные обычными пользователями, часто оказываются более информативными, чем спутниковые датчики и прочие методы дистанционного зондирования. Дело в том, что люди, как правило, сопровождают свои посты видео или фото, которые дают дополнительную информацию о событии и помогают точно понять о происходящем в конкретном месте. Кроме того, сообщения в Twitter и других социальных сетях – это огромный массив данных от разных пользователей из разных точек, то есть стихийное бедствие можно проследить по минутам.
Разумеется, для полноценной работы мониторинга на основе сообщений социальной сети необходим совершенный инструмент с элементами искусственного интеллекта, который способен быстро и точно обрабатывать полученные данные и строить точные модели. Ученые из Великобритании, которые анализировали сообщения Twitter, не сообщали, с помощью какой платформы ИИ они проводили анализ. Однако сейчас на рынке одной из наиболее совершенных платформ ИИ является Watson от IBM Corp. (IBM, NYSE), которая уже продемонстрировала свой потенциал при анализе огромного массива медицинских и финансовых данных.
Таким образом, социальные сети вместе с платформами искусственного интеллекта могут стать важным инструментом работы спасателей и аналитиков при стихийных бедствиях. Анализ сообщений не только позволяет создавать актуальную модель события, но и прогнозировать вероятные происшествия, и тем самым координировать работу спасательных служб.
Не является индивидуальной инвестиционной рекомендацией | При копировании ссылка обязательна | Нашли ошибку - выделить и нажать Ctrl+Enter | Жалоба