AI-map-out-environmental-risks-feature.jpg» />
Здания Нью -Йорка несут ответственность за почти 80 процентов своих выбросов парниковых газов. В сочетании с продолжающимися последствиями изменения климата и стихийных бедствий, таких как тропический штормовой Офелия 2023 года, растут последствия отсутствия экологически чистых практик. Офелия затопила 45 станций метро, потребовав 11 спасательных операций, и внесла свой вклад в общенациональный ущерб в размере более 450 миллионов долларов.
(Передний ряд, слева слева) тоже Гуанг, Мария-Виктория Владуку, Зициан (Сесилия) Донг, Хуангинг (Хелен) Гу, (задний ряд, слева) Ихан Сюй, Йордан Николов, Алан Юань и Роберто Рохас-Кесса представляют свои исследования в Институте электрических и электроники-инженеров на конференции по технике на конференции по технике. На конференции по технологиям.
Теперь команда преподавателей и студентов -исследователей в Колледже инженерных и вычислительных наук опубликовала новые результаты, которые демонстрируют, как может использоваться искусственный интеллект (ИИ) для улучшения усилий по устойчивому развитию в Нью -Йорке и за ее пределами.
Как видно в журнале IEEE XPLORE в июне, исследователи в сетевой и инновационной лаборатории колледжа определили методы повышения готовности к наводнениям, а также устойчивости городской устойчивости и устойчивости в пяти районах Нью -Йорка.
«Растущее воздействие изменения климата, в том числе увеличение наводнения, создание неотложных проблем для городских общин», — говорит главный следователь Зикян (Сесилия) Донг, доктор философиипрофессор электрической и компьютерной инженерии. «Наша цель — помочь городам стать более адаптивными, устойчивыми и справедливыми перед лицом климатических рисков».
При поддержке финансирования Национального научного фонда Донга, включая награду за ее постоянный проект по координации исследований в области города и быстрого анализа наводнения,-исследования используют модели машинного обучения на основе искусственного интеллекта и инструменты для картирования и визуализации наборов данных о наводнениях, повышении энергоэффективности и падных деревьев. Исследовательская группа, которая включала докторскую степень Студенты и несколько аспирантов и студентов, успешно продемонстрировавших, что технология может позволить городским чиновникам принимать решения, основанные на данных, и лучше подготовиться к городским экологическим вопросам, включая энергоэффективность на уровне соседей, тепловой стресс и локализованные проблемы, такие как пониженные деревья, вредители и энергетические отключения.
Борьба с внезапными наводнениями в Нью -Йорке
В своей статье «Анализ воздействия факторов осложнений в Нью -Йорке с интерпретацией машинного обучения», Engineering, Ph.D. кандидат Ихан Сюйстуденты по компьютерным наукам Алан Юань и Гуан Вэй тожеа также бакалавриат электротехника и компьютерный инженер Йоран НиколовДонг и профессор Роберто Рохас-Сесса из Технологического института Нью-Джерси собрали экологические, географические, инфраструктурные, демографические и социально-экономические данные из Нью-Йорка. Затем команда использовала алгоритм машинного обучения и функцию, расширяющую выход, для анализа и интерпретации вклада и важности каждого фактора в общем риске наводнения.
Их результаты показали, что, хотя экологические и географические факторы, включая ухудшение инфраструктуры, морфологию реки и поставки отложений, имеют сильную корреляцию с риском наводнения, социально -экономическими факторами, такими как средний возраст, средняя стоимость дома и раса, также играют важную роль. Следует отметить, что районы с жильем с низким доходом и меньшинствами имеют более высокие риски наводнения из-за уязвимости общества, доступности ресурсов и способности справляться с наводнениями и восстанавливаться и оправиться от наводнений. Плотность населения и уровень образования также показали влияние, поскольку те, у кого есть высшее образование, имеют тенденцию предпринять более упреждающие шаги для подготовки к растущей угрозе штормов. Заглядывая в будущее, команда стремится расширить сбор данных, чтобы включить более социально -экономические и естественные экологические данные. Благодаря более всестороннему анализу ключевых факторов риска может происходить лучшие стратегии предотвращения наводнений и смягчения последствий.
Используя веб-инструмент визуализации данных, исследователи разработали тепловую карту, отображающую тенденции данных с течением времени. Сделать городские районы более устойчивыми
В «Инструменте визуализации для NYC Open Data — анализ промежутков времени», Юань, Вей тоже, Сюй, Донг, профессор компьютерных наук Huanying (Хелен) Гу, доктор философиии Rojas-Cessa опубликовал результаты, направленные на повышение информации о устойчивости города в Нью-Йорке.
Команда использовала общедоступные данные о повышении энергоэффективности (через оценки Energy Star) и опавшие деревья, о которых сообщалось в городе. С помощью интерактивного веб-инструмента данные использовались для создания интерактивной карты с цветовой кодировкой, демонстрирующей энергоэффективность здания и влияние событий, связанных с погодой в разных районах города с течением времени. Пользователи могут либо исследовать тенденции данных с течением времени, облегчая выявление сдвигов и аномалий, либо увеличить zip -коды или сброшенные местоположения PIN -кодов, чтобы получить более глубокое понимание локализованных моделей. Благодаря географической, демографической и контекстной интеграции данных пользователи могут анализировать закономерности и корреляции между оценками Energy Star и такими факторами, как местоположение, возраст здания, близость к промышленным зонам и доступ к возобновляемым источникам энергии. Кластеры низких баллов в определенных районах могут указывать на устаревшую инфраструктуру, отсутствие модернизации энергии или социально -экономические барьеры, предотвращающие обновления. Отображая кластеры упавших деревьев, инструмент не только показывает существенное влияние связанных с климатом событий на городские условия, но также предоставляет практические идеи, которые могут помочь городским паркам лучше распределить ресурсы во время очистки после шторма.
Важность исследований студентов
По словам Донга, применение обученных навыков, чтобы помочь решить проблемы реального мира, имеет решающее значение для роста, который приветствовал Сюй и Юань в качестве ведущих авторов в двух документах. «Привлечение студентов в исследования всегда было важно для меня. Невероятно приятно наблюдать, как студенты превращаются в уверенных исследователей и будущих лидеров».
Для Сюй, жителя Нью -Йорка, эта работа попадает ближе к дому. «Я стал свидетелем того, как все более частые вспышки подвергают опасности город», — говорит он. «Я хочу использовать свои знания и исследования, чтобы сделать полезные инструменты для сообщества». Юань говорит, что процесс научил его, как принять и адаптироваться к проблемам в исследованиях. «Этот опыт показал мне истинную ценность исследований не только с точки зрения результатов, но и в личном и академическом росте, который он способствует».
