Последствия торнадо, 29 апреля 2014 года, Тупело, Миссисипи.
Новый сервис от IBM объединяет прогноз погоды в режиме реального времени с локальной картой, выделяя проблемные места красным и желтым цветом.
У каждого города есть то, что аварийные службы называют "критическим активом". Это важные дороги, электростанции, насосные станции и водопровод. В общем, это все то, что обеспечивает работу городской инфраструктуры, и без чего жизнь города и его обитателей может быть парализована.
Природные катаклизмы, в случае близости к таким "активам", могут очень быстро уничтожить критически важные для города объекты. Вопрос в том, насколько быстро власти могут реагировать на приближение опасности, и выполнять меры безопасности, которые полностью или частично нейтрализуют опасность.
Каждую неделю в различных странах случаются сотни ураганов, смерчей, пожаров и прочих проявлений гнева природы, которые приводят к очень серьезным проблемам для людей. Если знать о наступлении опасности заранее, то во многих случаях можно что-то предпринять, что снижает вероятность катастрофических последствий.
Таким инструментом, предсказывающим проблемные ситуации, является новый сервис от IBM, разработанный в партнерстве с The Weather Company, дочерней компанией The Weather Channel. Названная Intelligent Operations Center for Emergency Management, новая платформа объединяет визуализированный прогноз погоды в режиме реального времени с локальной картой небольшого масштаба, с нанесенными важными объектами городской инфраструктуры. Опасные места сервис выделяет желтым и красным цветом, что сразу привлекает внимание. Природные и вызванные человеком катастрофы только в 2014 году унесли 7700 жизней и $110 миллиардов, такие данные приводит страховая компания из Швейцарии.
Просмотр критически важных объектов города
Новая программная платформа появилась в момент активного инвестирования компаний в Big Data в такой сфере, как общественная безопасность. К примеру, стартап Mark43 оцифровывает и анализирует базы данных полиции в попытке создать карту криминальных связей. Motoroa встраивает сенсоры в оборудование, используемое пожарными и полицией, для получения потока данных в real-time от непосредственных участников определенных событий. Но решение от IBM, вероятно, является наиболее амбициозным проектом, цель которого - выявление причин событий, приводящих к неблагоприятным последствиям.
Засуха в Калифорнии, 28 января 2014
Стивен Руссо, руководитель этого проекта, использовал данные природных катастроф для определения критичности некоторых инфраструктурных активов - например, линий электропередач, которые могут порваться под влиянием сильного ветра. При этом вероятность сбоя, зачастую, более случайна, чем сам ветер. "Это не линейная связь", - говорит Руссо. К примеру, перебои в работе электросетей экспоненциально возрастают при увеличении скорости ветра с 30 до 60 км/ч. "Когда ветер ускоряется с 50 до 70 км/ч, вероятность сбоя намного выше", - говорит Руссо. И это наиболее простая часть расчетов, лежащих в основе работы платформы от IBM.
Гораздо сложнее предсказать, какие критически важные объекты - больницы, школы, укрытия - пострадают от перебоев в электроснабжении в первую очередь. Добавьте еще немного факторов - и уже ни один человек-статистик или целая служба не сможет просчитать последствия. IBM предоставляет мощную когнитивную систему, самообучаемые машинные алгоритмы, которые могут ранжировать причины вероятных проблем, и спрогнозировать сами проблемы.
Сообщения о локальных проблемах от местных жителей, все это тоже учитывается
Сервис IBM видит карту как паутину связей между работниками аварийных команд в командных центрах и различных точках определенных регионов. При этом работники в поле дают определенные данные по каждому пункту работы, из которых складывается общее видение ситуации, данные, которые использует система.
Сервис, который предсказывает вероятность проявления катастрофических событий в определенном регионе, может быть полезным и для коммерческих компаний. Так, те же крупные ритейлеры, склады которых расположены в опасных регионах, не будут ждать, пока огромное помещение, забитое электроникой, под крышу заполнит вода из вышедшей из берегов близлежащей реки. Компании смогут спасти оборудование, и снизить издержки, связанные с катаклизмом.
Оползень в Арлингтоне, штат Вашингтон, 24 марта 2014
Но перед этим должна поработать новая программная платформа от IBM, которая учитывает миллиарды различных факторов, терабайты данных, строит вероятностные связи и делает точный прогноз по тому либо иному региону. Конечно, опробовать систему можно только в полевых условиях, когда действительно что-то случится. Это будет реальной проверкой.