R.E.News future Technology-Predicting Floods with Satellites and AI

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Prévoir les inondations grâce aux satellites et à l'IA

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Alors que le changement climatique continue de faire des ravages à l'échelle mondiale, des outils précis et accessibles pour visualiser et se préparer aux catastrophes naturelles sont devenus indispensables.

Une innovation révolutionnaire à l'origine de cette tendance est une nouvelle méthode basée sur l'IA développée par des scientifiques du MIT, capable de générer des images satellites hyperréalistes pour prédire les conséquences des inondations. Appelée à juste titre Earth Intelligence Engine, cette approche pionnière associe une intelligence artificielle de pointe à une modélisation des inondations basée sur la physique pour fournir des visuels qui pourraient révolutionner la préparation aux catastrophes.

Earth Intelligence Engine va au-delà des outils de prévision traditionnels en fusionnant l'IA générative avec la science précise de la modélisation des inondations. Cette combinaison unique permet au système de simuler des images satellites décrivant exactement à quoi pourrait ressembler une région après une tempête. En incorporant des données telles que la trajectoire des ouragans, les régimes de vent et les ondes de tempête, la méthode génère des visuels à la fois réalistes et scientifiquement précis.

« L’idée est la suivante : un jour, nous pourrions utiliser cet outil avant un ouragan, afin de fournir une couche de visualisation supplémentaire au public », explique Björn Lütjens, chercheur postdoctoral au département des sciences de la Terre, de l’atmosphère et des planètes du MIT. « L’un des plus grands défis consiste à encourager les gens à évacuer lorsqu’ils sont en danger. Peut-être que cela pourrait être une autre visualisation pour aider à accroître cette préparation. »

Pour leur cas de test initial, l’équipe du MIT a appliqué l’outil à Houston, une ville dévastée par l’ouragan Harvey en 2017. Les images satellite générées reflétaient les photos satellite réelles prises après Harvey, pixel par pixel, dans les zones touchées par les inondations. Comparée aux résultats d’un modèle purement basé sur l’IA, l’approche améliorée par la physique a démontré une précision remarquable, évitant les « hallucinations » souvent générées par les systèmes d’IA autonomes, comme le placement des inondations dans des zones surélevées où elles sont physiquement impossibles.

Les modèles d’IA génératifs, tels que les réseaux antagonistes génératifs conditionnels (GAN), se sont avérés très efficaces pour créer des images réalistes. Ces systèmes ne sont toutefois pas sans défauts. Les GAN fonctionnent en opposant deux réseaux neuronaux : l’un génère des images synthétiques tandis que l’autre les critique, affinant les résultats grâce à des commentaires. Si ce processus produit des visuels étonnamment réalistes, il peut également conduire à des inexactitudes ou à des « hallucinations » – des détails qui semblent plausibles mais qui ne sont pas factuellement exacts.

« Les hallucinations peuvent induire les spectateurs en erreur », prévient Lütjens. « Nous nous sommes demandé : comment pouvons-nous utiliser ces modèles d’IA génératifs dans un contexte d’impact climatique, où il est si important de disposer de sources de données fiables ? »

La solution ? Associer les GAN à des modèles d’inondation basés sur la physique, qui ajoutent une couche de fiabilité en ancrant les visuels dans des paramètres physiques du monde réel. Cette approche garantit que les images générées par l’IA correspondent à la dynamique réelle des inondations, comme le débit d’eau, l’altitude et l’impact des ondes de tempête.

Pour les décideurs politiques, les intervenants d’urgence et le grand public, des visualisations claires et pertinentes sont essentielles à une préparation efficace aux catastrophes. Les outils traditionnels s’appuient souvent sur des cartes à code couleur pour indiquer le risque d’inondation. Bien qu’informatives, ces cartes peuvent sembler abstraites et déconnectées des réalités auxquelles sont confrontées les personnes et les familles.

« Fournir une perspective hyperlocale du climat semble être le moyen le plus efficace de communiquer nos résultats scientifiques », explique Dava Newman, professeur d’aéronautique et d’astronautique au MIT et co-auteur de l’étude. « Les gens s’identifient à leur propre code postal, à leur environnement local où vivent leur famille et leurs amis. Fournir des simulations climatiques locales devient intuitif, personnel et pertinent. »

En transformant des données complexes en images satellite tangibles, le moteur d’intelligence terrestre offre un nouveau moyen puissant d’impliquer les communautés. Au lieu de cartes abstraites, les résidents peuvent voir à quoi leurs rues, leurs quartiers et leurs maisons pourraient ressembler après une tempête, ce qui les aide à prendre des décisions éclairées sur l’évacuation et la préparation.

Entraîner le modèle pour une utilisation plus large

Bien que le cas de test de Houston ait montré des résultats prometteurs, la mise à l’échelle de cet outil pour une utilisation mondiale nécessitera une formation approfondie sur une plus large gamme d’images satellites. Les scénarios d’inondation diffèrent considérablement en fonction de la géographie locale, des infrastructures et des conditions climatiques, ce qui signifie que le modèle doit apprendre à s’adapter à divers environnements.

Selon les chercheurs, l’outil pourrait éventuellement être appliqué à n’importe quelle région, des villes côtières aux plaines inondables intérieures, à condition qu’il ait accès à suffisamment de données d’entraînement. Cette adaptabilité pourrait en faire une ressource inestimable pour les gouvernements, les organisations humanitaires et les urbanistes du monde entier.

Les conclusions de l’équipe, publiées dans IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, mettent en évidence le potentiel de l’IA générative pour créer des informations fiables et exploitables dans des scénarios sensibles au risque. Newman résume la situation : « Nous montrons une manière concrète de combiner l’apprentissage automatique et la physique pour un cas d’utilisation sensible au risque, qui nous oblige à analyser la complexité des systèmes terrestres et à projeter des actions futures et des scénarios possibles pour protéger les personnes du danger. » Applications potentielles au-delà de la prévision des inondations

Bien que le moteur d’intelligence terrestre se concentre actuellement sur les inondations, ses implications plus larges méritent d’être explorées. Des méthodologies similaires pourraient être appliquées à d’autres défis liés au climat, tels que la prévision de la propagation des incendies de forêt, des glissements de terrain ou des impacts de la sécheresse. La fusion de l’IA et de la modélisation basée sur la physique ouvre la voie à la création de visualisations pour un large éventail de catastrophes naturelles, chacune adaptée aux besoins uniques des communautés touchées.

De plus, les applications de l’outil s’étendent au-delà des interventions d’urgence. Les urbanistes, les compagnies d’assurance et les chercheurs en environnement pourraient utiliser cette technologie pour simuler et atténuer les risques, garantissant ainsi une meilleure préparation et une meilleure résilience face au changement climatique.

Apporter des outils de pointe aux communautés

L’objectif ultime du moteur d’intelligence terrestre est de donner aux communautés locales des informations accessibles et exploitables. En fournissant des visuels réalistes et fiables, l’outil peut combler le fossé entre les données scientifiques et la compréhension du public.

« Nous sommes impatients de mettre nos outils d’IA générative entre les mains des décideurs au niveau des communautés locales, ce qui pourrait faire une différence significative et peut-être sauver des vies », déclare Newman. L’équipe a même mis l’outil à disposition en ligne, invitant d’autres personnes à explorer ses capacités et à contribuer à son perfectionnement.
Un avenir de préparation éclairée

Alors que les phénomènes météorologiques extrêmes deviennent plus fréquents et plus graves, des innovations comme le Earth Intelligence Engine sont essentielles pour s’adapter à un climat changeant.

En combinant les atouts de l’IA générative et de la modélisation basée sur la physique, l’équipe du MIT a créé un outil qui non seulement fait progresser la technologie, mais renforce également notre capacité collective à faire face aux défis environnementaux.

Avec un développement plus poussé et une application plus large, cette avancée pourrait marquer un tournant dans la façon dont nous nous préparons et réagissons aux catastrophes naturelles.

NJC.© Info Earth Intelligence Engine

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18/12/24-English

Predicting Floods with Satellites and AI

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As climate change continues to wreak havoc globally, accurate and accessible tools to visualise and prepare for natural disasters have become indispensable.

One ground-breaking innovation leading the charge is a new AI-driven method developed by MIT scientists, capable of generating hyper-realistic satellite imagery to predict the aftermath of flooding events. Aptly called the Earth Intelligence Engine, this pioneering approach blends cutting-edge artificial intelligence with physics-based flood modelling to deliver visuals that could revolutionise disaster preparedness.

The Earth Intelligence Engine goes beyond traditional forecasting tools by merging generative AI with the precise science of flood modelling. This unique combination enables the system to simulate satellite images depicting exactly how a region might look after a storm. By incorporating data such as hurricane trajectory, wind patterns, and storm surges, the method generates visuals that are both realistic and scientifically accurate.

“The idea is: One day, we could use this before a hurricane, where it provides an additional visualisation layer for the public,” explains Björn Lütjens, a postdoctoral researcher at MIT’s Department of Earth, Atmospheric, and Planetary Sciences. “One of the biggest challenges is encouraging people to evacuate when they are at risk. Maybe this could be another visualisation to help increase that readiness.”

For their initial test case, the MIT team applied the tool to Houston, a city devastated by Hurricane Harvey in 2017. The generated satellite images mirrored actual post-Harvey satellite photos, pixel for pixel, in areas affected by flooding. When compared to results from a purely AI-driven model, the physics-enhanced approach demonstrated remarkable accuracy, avoiding the “hallucinations” often generated by standalone AI systems—such as placing floods in elevated areas where they’re physically impossible.

Generative AI models, such as conditional generative adversarial networks (GANs), have proven highly effective at creating realistic images. However, these systems are not without flaws. GANs work by pitting two neural networks against each other: one generates synthetic images while the other critiques them, refining the results through feedback. While this process produces strikingly realistic visuals, it can also lead to inaccuracies or “hallucinations”—details that look plausible but aren’t factually correct.

“Hallucinations can mislead viewers,” Lütjens cautions. “We were thinking: How can we use these generative AI models in a climate-impact setting, where having trusted data sources is so important?”

The solution? Pairing GANs with physics-based flood models, which add a layer of reliability by grounding the visuals in real-world physical parameters. This approach ensures that the AI-generated images align with the actual dynamics of flooding, such as water flow, elevation, and storm surge impact.

For policymakers, emergency responders, and the general public, clear and relatable visualisations are key to effective disaster preparedness. Traditional tools often rely on colour-coded maps to convey flood risk. While informative, these maps can feel abstract and detached from the realities faced by individuals and families.

“Providing a hyper-local perspective of climate seems to be the most effective way to communicate our scientific results,” says Dava Newman, a professor of Aeronautics and Astronautics at MIT and co-author of the study. “People relate to their own postcode, their local environment where their family and friends live. Providing local climate simulations becomes intuitive, personal, and relatable.”

By transforming complex data into tangible satellite imagery, the Earth Intelligence Engine offers a powerful new way to engage communities. Instead of abstract maps, residents can see how their streets, neighbourhoods, and homes might look after a storm, helping them make informed decisions about evacuation and preparation.

Training the Model for Broader Use

While the Houston test case has shown promising results, scaling this tool for global use will require extensive training on a wider range of satellite images. Flooding scenarios differ significantly depending on local geography, infrastructure, and climate conditions, meaning the model must learn to adapt to diverse environments.

According to the researchers, the tool could eventually be applied to any region—from coastal cities to inland floodplains—provided it has access to sufficient training data. This adaptability could make it an invaluable resource for governments, humanitarian organisations, and urban planners worldwide.

The team’s findings, published in IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, highlight the potential for generative AI to create trustworthy, actionable insights in risk-sensitive scenarios. Newman sums it up: “We show a tangible way to combine machine learning with physics for a use case that’s risk-sensitive, which requires us to analyse the complexity of Earth’s systems and project future actions and possible scenarios to keep people out of harm’s way.”
Potential Applications Beyond Flood Prediction

While the Earth Intelligence Engine currently focuses on flooding, its broader implications are worth exploring. Similar methodologies could be applied to other climate-related challenges, such as predicting wildfire spread, landslides, or drought impacts. The fusion of AI and physics-based modelling opens the door to creating visualisations for a wide range of natural disasters, each tailored to the unique needs of affected communities.

Moreover, the tool’s applications extend beyond emergency response. Urban planners, insurance companies, and environmental researchers could use this technology to simulate and mitigate risks, ensuring better preparedness and resilience in the face of climate change.
Bringing Cutting-Edge Tools to Communities

The ultimate goal of the Earth Intelligence Engine is to empower local communities with accessible, actionable information. By providing realistic and trustworthy visuals, the tool can bridge the gap between scientific data and public understanding.

“We can’t wait to get our generative AI tools into the hands of decision-makers at the local community level, which could make a significant difference and perhaps save lives,” Newman says. The team has even made the tool available online, inviting others to explore its capabilities and contribute to its refinement.
A Future of Informed Preparedness

As extreme weather events become more frequent and severe, innovations like the Earth Intelligence Engine are essential for adapting to a changing climate.

By combining the strengths of generative AI and physics-based modelling, MIT’s team has created a tool that not only advances technology but also strengthens our collective ability to face environmental challenges head-on.

With further development and broader application, this breakthrough could mark a turning point in how we prepare for and respond to natural disasters.

NJC.© Info Earth Intelligence Engine

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18/12/24-NL

Overstromingen voorspellen met satellieten en AI

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Nu klimaatverandering wereldwijd voor chaos zorgt, zijn nauwkeurige en toegankelijke tools om natuurrampen te visualiseren en erop voorbereid te zijn onmisbaar geworden.

Een baanbrekende innovatie die vooroploopt, is een nieuwe AI-gestuurde methode die is ontwikkeld door wetenschappers van MIT, die hyperrealistische satellietbeelden kan genereren om de nasleep van overstromingen te voorspellen. Deze baanbrekende aanpak, die toepasselijk de Earth Intelligence Engine wordt genoemd, combineert geavanceerde kunstmatige intelligentie met op fysica gebaseerde overstromingsmodellering om beelden te leveren die de voorbereiding op rampen kunnen revolutioneren.

De Earth Intelligence Engine gaat verder dan traditionele voorspellingstools door generatieve AI te combineren met de precieze wetenschap van overstromingsmodellering. Deze unieke combinatie stelt het systeem in staat om satellietbeelden te simuleren die precies weergeven hoe een regio eruit zou kunnen zien na een storm. Door gegevens zoals orkaantraject, windpatronen en stormvloeden op te nemen, genereert de methode beelden die zowel realistisch als wetenschappelijk nauwkeurig zijn.

"Het idee is: op een dag kunnen we dit gebruiken voor een orkaan, waar het een extra visualisatielaag biedt voor het publiek", legt Björn Lütjens uit, een postdoctoraal onderzoeker bij het Department of Earth, Atmospheric, and Planetary Sciences van MIT. "Een van de grootste uitdagingen is om mensen aan te moedigen te evacueren wanneer ze risico lopen. Misschien kan dit een andere visualisatie zijn om die paraatheid te vergroten."

Voor hun eerste testcase paste het MIT-team de tool toe op Houston, een stad die in 2017 werd verwoest door orkaan Harvey. De gegenereerde satellietbeelden weerspiegelden daadwerkelijke satellietfoto's na Harvey, pixel voor pixel, in gebieden die waren getroffen door overstromingen. In vergelijking met resultaten van een puur AI-gestuurd model, toonde de door fysica verbeterde aanpak opmerkelijke nauwkeurigheid, waarbij de "hallucinaties" werden vermeden die vaak worden gegenereerd door op zichzelf staande AI-systemen, zoals het plaatsen van overstromingen in verhoogde gebieden waar ze fysiek onmogelijk zijn.

Generatieve AI-modellen, zoals conditionele generatieve adversarial networks (GAN's), hebben bewezen zeer effectief te zijn bij het creëren van realistische beelden. Deze systemen zijn echter niet zonder gebreken. GAN's werken door twee neurale netwerken tegen elkaar op te zetten: de ene genereert synthetische beelden terwijl de andere deze bekritiseert en de resultaten verfijnt door middel van feedback. Hoewel dit proces opvallend realistische beelden oplevert, kan het ook leiden tot onnauwkeurigheden of 'hallucinaties': details die aannemelijk lijken, maar feitelijk niet correct zijn.

'Hallucinaties kunnen kijkers misleiden', waarschuwt Lütjens. 'We dachten: hoe kunnen we deze generatieve AI-modellen gebruiken in een klimaatimpactomgeving, waar betrouwbare gegevensbronnen zo belangrijk zijn?'

De oplossing? GAN's koppelen aan op fysica gebaseerde overstromingsmodellen, die een laag betrouwbaarheid toevoegen door de beelden te baseren op fysieke parameters uit de echte wereld. Deze aanpak zorgt ervoor dat de door AI gegenereerde beelden aansluiten bij de werkelijke dynamiek van overstromingen, zoals waterstroom, hoogte en impact van stormvloeden.

Voor beleidsmakers, hulpverleners en het grote publiek zijn duidelijke en herkenbare visualisaties essentieel voor effectieve rampenbestrijding. Traditionele tools vertrouwen vaak op kleurgecodeerde kaarten om overstromingsrisico's over te brengen. Hoewel ze informatief zijn, kunnen deze kaarten abstract en losgekoppeld aanvoelen van de realiteit waarmee individuen en gezinnen worden geconfronteerd.

"Een hyperlokaal perspectief op het klimaat bieden lijkt de meest effectieve manier om onze wetenschappelijke resultaten te communiceren", zegt Dava Newman, hoogleraar Luchtvaart en Ruimtevaart aan het MIT en medeauteur van de studie. "Mensen relateren zich aan hun eigen postcode, hun lokale omgeving waar hun familie en vrienden wonen. Het aanbieden van lokale klimaatsimulaties wordt intuïtief, persoonlijk en herkenbaar."

Door complexe gegevens om te zetten in tastbare satellietbeelden, biedt de Earth Intelligence Engine een krachtige nieuwe manier om gemeenschappen te betrekken. In plaats van abstracte kaarten kunnen inwoners zien hoe hun straten, buurten en huizen eruit zouden kunnen zien na een storm, wat hen helpt weloverwogen beslissingen te nemen over evacuatie en voorbereiding.

Het model trainen voor breder gebruik

Hoewel de testcase in Houston veelbelovende resultaten heeft opgeleverd, is voor het opschalen van deze tool voor wereldwijd gebruik uitgebreide training nodig op een breder scala aan satellietbeelden. Overstromingsscenario's verschillen aanzienlijk, afhankelijk van de lokale geografie, infrastructuur en klimaatomstandigheden, wat betekent dat het model moet leren zich aan te passen aan verschillende omgevingen.

Volgens de onderzoekers zou de tool uiteindelijk kunnen worden toegepast op elke regio, van kuststeden tot binnenlandse overstromingsvlakten, op voorwaarde dat het toegang heeft tot voldoende trainingsgegevens. Deze aanpasbaarheid zou het een onschatbare bron kunnen maken voor overheden, humanitaire organisaties en stedenbouwkundigen wereldwijd.

De bevindingen van het team, gepubliceerd in IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, benadrukken het potentieel van generatieve AI om betrouwbare, bruikbare inzichten te creëren in risicogevoelige scenario's. Newman vat het samen: "We laten een tastbare manier zien om machine learning te combineren met natuurkunde voor een use case die risicogevoelig is, waarvoor we de complexiteit van de systemen van de aarde moeten analyseren en toekomstige acties en mogelijke scenario's moeten projecteren om mensen uit de gevarenzone te houden."
Mogelijke toepassingen buiten het voorspellen van overstromingen

Hoewel de Earth Intelligence Engine zich momenteel richt op overstromingen, zijn de bredere implicaties ervan het onderzoeken waard. Soortgelijke methodologieën kunnen worden toegepast op andere klimaatgerelateerde uitdagingen, zoals het voorspellen van de verspreiding van bosbranden, aardverschuivingen of de gevolgen van droogte. De fusie van AI en op fysica gebaseerde modellen opent de deur naar het maken van visualisaties voor een breed scala aan natuurrampen, elk afgestemd op de unieke behoeften van getroffen gemeenschappen.

Bovendien reiken de toepassingen van de tool verder dan noodhulp. Stadsplanners, verzekeringsmaatschappijen en milieuonderzoekers kunnen deze technologie gebruiken om risico's te simuleren en te beperken, wat zorgt voor een betere voorbereiding en veerkracht in het licht van klimaatverandering.
Geavanceerde tools naar gemeenschappen brengen

Het uiteindelijke doel van de Earth Intelligence Engine is om lokale gemeenschappen te voorzien van toegankelijke, bruikbare informatie. Door realistische en betrouwbare beelden te bieden, kan de tool de kloof tussen wetenschappelijke gegevens en het publieke begrip overbruggen.

"We kunnen niet wachten om onze generatieve AI-tools in handen te krijgen van besluitvormers op lokaal gemeenschapsniveau, wat een groot verschil kan maken en misschien levens kan redden", zegt Newman. Het team heeft de tool zelfs online beschikbaar gesteld en anderen uitgenodigd om de mogelijkheden ervan te verkennen en bij te dragen aan de verfijning ervan.
Een toekomst van geïnformeerde paraatheid

Nu extreme weersomstandigheden steeds frequenter en ernstiger worden, zijn innovaties zoals de Earth Intelligence Engine essentieel voor aanpassing aan een veranderend klimaat.

Door de sterke punten van generatieve AI en op fysica gebaseerde modellen te combineren, heeft het team van MIT een tool gecreëerd die niet alleen de technologie verbetert, maar ook ons ​​collectieve vermogen versterkt om milieuproblemen rechtstreeks aan te pakken.

Met verdere ontwikkeling en bredere toepassing zou deze doorbraak een keerpunt kunnen markeren in de manier waarop we ons voorbereiden op en reageren op natuurrampen.

NJC.© Info Earth Intelligence Engine

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