在城市公共區(qū)域，一旦暴雨來襲，地勢較低的地方若沒有及時排水便容易形成內(nèi)澇。目前普遍做法是通過人工巡查或安裝視頻設備進行實時監(jiān)測，當積水形成時進行處置。隨著人工智能興起，通過AI技術(shù)建立一套暴雨內(nèi)澇預測系統(tǒng)，可提前預判內(nèi)澇的形成時間和積水深淺。
作為“AI+城市治理”的一個應用場景，成都超算中心牽手清華大學研發(fā)團隊日前打造了“成都市暴雨內(nèi)澇預測系統(tǒng)”并投用，當暴雨來臨，系統(tǒng)便“開動腦筋”，結(jié)合降雨量等數(shù)據(jù)提前計算出內(nèi)澇積水深淺，反饋給相關部門以提前應對。
(資料圖片僅供參考)
“正在進行算法優(yōu)化。”成都超算中心AI技術(shù)團隊負責人柴華近日在接受紅星新聞記者采訪時說，成都市暴雨內(nèi)澇預測系統(tǒng)已覆蓋到成都中心城區(qū)20多個大型體育場館，未來會推動該項應用場景在成都相關區(qū)（市）縣、省內(nèi)市（州）和省外城市落地，服務智慧城市建設。
▲成都市暴雨內(nèi)澇預測系統(tǒng)
一套大數(shù)據(jù)模型背后
讓降雨量、地勢、管網(wǎng)信息“跑”起來
水往低處流，城市中一些公共區(qū)域隨著暴雨來襲，持續(xù)水流作用下，一些有坡度的地方就會形成積水，隨著水流量增大，積水不斷蔓延直到形成一個凹槽，就變成了靜態(tài)的內(nèi)澇，如果沒有及時采取排水措施就會影響人們出行和交通安全。
柴華介紹，此前處置城市內(nèi)澇的方式，大多以“事后處置”居多，能否將“事后處置”變?yōu)椤笆虑邦A測”？這一問題一度引發(fā)不少城市的思索。
借助AI技術(shù)打造一套算法模型開展城市內(nèi)澇預測，這成為清華大學一個研發(fā)團隊的主攻方向。“清華的研發(fā)團隊針對城市內(nèi)澇進行了一些模擬仿真方面的早期技術(shù)研發(fā)，隨著數(shù)據(jù)的積累和算力需求陡增，最終牽手成都超算中心一起打造了這款能在短時間內(nèi)實現(xiàn)大面積范圍高精度城市內(nèi)澇預測的系統(tǒng)。”柴華說。
這一系統(tǒng)是如何工作的？采訪中，柴華通過可視化頁面向記者展示了其運行狀態(tài)。通過電腦登錄系統(tǒng)后，頁面上顯示了一幅成都中心城區(qū)的衛(wèi)星地圖，地圖上標注有密密麻麻的點位，點位上則顯示紅色或藍色的圓形圖標。若遇到暴雨來襲，紅色或藍色圖標就會代表不同程度的降雨量。一旦點擊某個圓形圖標，該點位上空降雨量實時數(shù)據(jù)和模擬出的地面積水數(shù)據(jù)便會顯示出來，這些數(shù)據(jù)會被及時反饋給相關部門，以便提前采取措施應對可能出現(xiàn)的城市洪澇災害。
“紅色的圖標代表某個點位的積水高度已超過1米，藍色則表示積水尚未達到1米高?！辈袢A說，整個系統(tǒng)就是一套大數(shù)據(jù)模型，匯集了相關部門提供的點位降雨量、地勢、排水管網(wǎng)等信息，綜合這些信息對洪澇進行模擬分析，針對一些復雜的地形信息，則會去現(xiàn)場做一些實地測量。
“一旦暴雨來襲，系統(tǒng)內(nèi)提前設置的相關點位便會實時收到來自氣象部門提供的降雨量信息，我們將這些信息與點位的坡度、管網(wǎng)大小等信息進行綜合分析，通過一套算法去求解出某個點位的水流速度和積水時間、積水深淺?！辈袢A說。
推演暴雨來襲后果
最快2~3分鐘算出內(nèi)澇點位積水深淺
柴華介紹，通過數(shù)據(jù)建模的方式，匯集暴雨、地勢、管網(wǎng)等信息，在暴雨來襲時便根據(jù)降雨量開啟計算狀態(tài)，在暴雨進行中也可以根據(jù)降雨量進行實時計算，持續(xù)輸出點位積水的模擬數(shù)據(jù)，便于相關部門及時采取應對措施。
成都市暴雨內(nèi)澇預測系統(tǒng)的技術(shù)邏輯就是通過一套算法去計算單位時間內(nèi)一定規(guī)模的降雨量在相關坡度的點位所形成的積水量，不僅可以在城市內(nèi)澇形成前給出積水深淺的模擬數(shù)據(jù)，還能在暴雨進行中持續(xù)給出內(nèi)澇點的水位變化數(shù)據(jù)，實現(xiàn)滾動“播報”。
“通過相關參數(shù)和時間軸設置，可在短時間內(nèi)做到大規(guī)模并行計算，從工作效能看，在并行計算資源量足夠大的前提下，每一次推演最快可在2~3分鐘內(nèi)推演出相關點位積水深淺的數(shù)據(jù)?！辈袢A透露，算法背后源自高性能計算技術(shù)和人工智能技術(shù)驅(qū)動。
推演畢竟是一種模擬，如何保證計算結(jié)果的準確性？對此，柴華舉例說：“比如，系統(tǒng)模擬的結(jié)果顯示，某個點位的積水深度有5米，而現(xiàn)場監(jiān)控視頻顯示積水深度只有1.5米，這時就需要對算法模型進行微調(diào)，也就是通常所謂的‘訓練’，去不斷優(yōu)化和調(diào)整人工智神經(jīng)網(wǎng)絡參數(shù)，得出最優(yōu)解?！?/span>
以上述案例為代表的“AI+城市治理”之外，成都正多方發(fā)力搶灘人工智能產(chǎn)業(yè)。8月初，《成都市加快大模型創(chuàng)新應用推進人工智能產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的若干措施》印發(fā)，除了“AI+城市治理”應用場景外，成都的“AI+醫(yī)療”“AI+金融”“AI+交通”“AI+科研”等應用場景建設將得到政策扶持。
隨著人工智能場景應用拓寬，產(chǎn)業(yè)規(guī)模也在壯大。據(jù)公開信息顯示，今年上半年成都人工智能產(chǎn)業(yè)規(guī)模達424億元，同比增長36.9%。成都還提出，今年力爭全年培育國家級人工智能專精特新“小巨人”企業(yè)5家、上市企業(yè)1家、上規(guī)企業(yè)10家，人工智能產(chǎn)業(yè)規(guī)模突破700億元。
這意味著，需要更多市場主體參與打造人工智能應用場景，實現(xiàn)技術(shù)“變現(xiàn)”。目前，來自清華大學和成都超算中心組成的10余人技術(shù)團隊每天都在對成都市暴雨內(nèi)澇預測系統(tǒng)進行算法優(yōu)化。
柴華談到了團隊的下一步計劃。他說，系統(tǒng)已實現(xiàn)成都20多個大型體育場館內(nèi)澇數(shù)據(jù)模擬計算和實時預測，隨著技術(shù)成熟度提升，會向成都相關區(qū)（市）縣、省內(nèi)市（州）及省外城市提供“AI+城市治理”服務。
紅星新聞記者 葉燕 宋嘉問
編輯 陳怡西
責任編輯：Rex_31
營業(yè)執(zhí)照公示信息