Las grandes inundaciones en Nebraska este año crearon una necesidad desesperada de esfuerzos de socorro, con varias llamadas de ayuda y suministros provenientes de todos los 77, Estado de 000 millas cuadradas.

Bharat Bhargava de la Universidad de Purdue cree que la inteligencia artificial, como parte de un nuevo proyecto de equipo y consorcio de investigación, podría ayudar en tales situaciones de desastre, utilizando el aprendizaje automático y el análisis de datos para coordinar qué suministros se necesitan y adónde deben ir.

"La misión de brindar asistencia a las personas es de suma importancia, "dijo Bhargava, profesor de informática.

"Los datos provienen de tweets públicos, videos, llamadas telefónicas, y los informes policiales pueden ser ruidosos, incompleto, incorrecto y cambiando rápido, ", dijo." Las máquinas de aprendizaje pueden analizar datos de modelos múltiples que provienen de múltiples fuentes independientes y buscar necesidades que no son obvias o explícitamente declaradas ".

Bhargava y su equipo están trabajando en aprendizaje automático a través de inteligencia artificial, permitir que las computadoras decidan qué información tomar de múltiples fuentes, limpiar los datos, integrarlo, etiquetalo, y aprender de él para identificar dónde se necesita y difundirlo entre los usuarios adecuados.

El objetivo es que las computadoras aprendan qué buscan los usuarios y, a medida que ingresa nueva información, Anticipe lo que los usuarios querrán y envíelo a ellos, incluso antes de que los usuarios se den cuenta de que existen los datos.

El equipo del proyecto es uno de los tres a compartir en tres años de financiamiento por un total de más de $ 1.2 millones de Northrop Grumman Corp. como parte del consorcio de Investigación en Aplicaciones de Máquinas de Aprendizaje (REALM).

"Nuestro objetivo es enviar los datos correctos a los usuarios adecuados en el momento adecuado, ", dijo." Si los datos llegan una hora después, es inutil. Si los datos tienen mucho ruido, es inutil. Que el objeto total de esto ".

Bhargava dijo que el aprendizaje automático a través de la inteligencia artificial podría usarse en una variedad de situaciones ad hoc, que van desde informar a la policía de los cambios en los patrones de tráfico debido a accidentes hasta apoyar a varias ramas del ejército en busca de los detalles más pequeños sobre las misiones.

Además de la información en línea, el sistema de aprendizaje automático toma datos de sensores, envía señales o drones y lo "limpia" para que los usuarios puedan entenderlo.

A medida que los usuarios solicitan información, la computadora llena la solicitud. Usando algoritmos, Se espera que el sistema aprenda continuamente el tipo de datos que el usuario desea para que, en el futuro, a medida que se reciba la información pertinente, se puede enviar automáticamente al usuario apropiado sin recibir una solicitud formal.

"Se trata de saber qué busca el usuario antes de que se dé cuenta, "Dijo Bhargava." A medida que los datos cambian, queremos que la máquina aprenda y determine cuáles son nuevas, piezas de información novedosas que son inesperadas pero que pueden ser muy valiosas para el usuario ".

Los datos se filtrarán según la política de privacidad y el contexto antes de que se envíen. Posteriormente, el usuario proporciona retroalimentación para que el sistema pueda determinar los parámetros para el envío de datos futuros.