Il 16 settembre Omnitech ha partecipato alla 24° edizione del Simposio Internazionale IMEKO TC-4, una conferenza virtuale nella quale abbiamo presentato l’articolo “Real-time flood prediction using Recurrent Neural Networks and Random Forest“. Il saggio scientifico riguardava il nostro progetto SeVaRa, nello specifico la possibilità di prevedere un’alluvione con tecniche di Machine Learning (ML). Le inondazioni sono uno dei disastri naturali più distruttivi in quanto causano gravi danni materiali e spesso la perdita di vite umane. Prevederle è un compito impegnativo e recenti progressi in questo campo sono stati portati dai modelli di ML.
L’obiettivo dell’articolo è scovare una dipendenza tra modelli di dati spaziali e temporali relativi al suolo e alle condizioni meteorologiche. Attraverso l’utilizzo di reti neurali e del metodo Random Forests, l’algoritmo mira a prevedere se l’alluvione avverrà o meno.
L’algoritmo è un punto di partenza della ricerca che ha come ulteriore scopo il miglioramento dell’accuratezza dello stesso utilizzando un set di dati più strutturato costruito da fonti convalidate.
L’evento è stata un’ottima occasione per presentare gli sviluppi del progetto SeVaRa oltre che una grande opportunità di scambio di idee, informazioni e contatti.
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