Des scientifiques du MIT ont développé une méthode qui associe l'IA générative à un modèle physique d'inondation pour créer des images satellite représentant les inondations potentielles après un ouragan. Cette méthode prévoit visuellement à quoi pourraient ressembler les régions après des tempêtes sévères, aidant ainsi les résidents à décider s'ils doivent évacuer. À titre de test, la méthode a été appliquée à Houston, générant des images réalistes des inondations potentielles d'une tempête comme l'ouragan Harvey. Ces images améliorées par l'IA se sont révélées plus précises que celles réalisées sans le modèle physique, qui représentaient à tort des inondations dans des zones impossibles.
Baptisée "Earth Intelligence Engine", cette technique vise à améliorer la préparation du public en offrant une visualisation plus concrète par rapport aux cartes traditionnelles codées par couleur. Le système intègre des réseaux antagonistes génératifs (GANs) pour la création d'images réalistes et souligne l'importance de données fiables dans des scénarios sensibles au risque. Les tests ont montré que les GANs seuls pouvaient produire des "hallucinations" ou erreurs, ce qui a conduit à l'intégration de modèles basés sur la physique pour améliorer la fiabilité. Cette recherche, publiée dans IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, illustre une intersection prometteuse de l'IA et de la physique pour la préparation aux catastrophes, avec le soutien de diverses institutions dont la NASA et Google Cloud.
Le moteur d'intelligence terrestre du MIT : prévision des inondations alimentée par l'IA
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