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Automatische Wasserstandsschätzungen, trainiert durch die Uploads von Citizen Scientists
Hallo, ich bin Wang Ze, ein Gastdoktorand im CrowdWater-Projekt. Zu meinen Forschungsinteressen gehört der Einsatz von Machine Learning Methoden für die hydrologische Überwachung und Modellierung. Im Rahmen des CrowdWater-Projekts kombiniere ich Citizen Science und künstliche Intelligenz, um noch wertvollere hydrologische Informationen zu erhalten, insbesondere Wasserstandsdaten.
In meiner aktuellen Forschungsarbeit habe ich die Technik des sogenannten Deep Learnings als Hilfsmittel verwendet, um Wasserstandsklassen zu bestimmen. Dazu nutzte ich die von Citizen Scientists hochgeladenen Bilder, um das Modell zu trainieren.
Konkret wird ein «deep convolutional neural network model» verwendet, um Wasserstandsklassen aus Bildern von Flussufern zu ermitteln. Wenn Citizen Scientists einen Spot der Kategorie «virtuelle Messlatte» updaten, laden sie ein neues Bild hoch, das mit dem Originalbild mit der virtuellen Messlatte ein Bildpaar bildet. Auf der Grundlage dieses Bildpaares ermöglicht das Modell eine Echtzeit-Überprüfung der von den Citizen Scientists beobachteten Wasserstandsklassen und kann sogar so trainiert werden, dass es mit Hilfe der Stimmen zahlreicher Teilnehmenden des CrowdWater Spiels Zeitreihen für höher aufgelöste Wasserstandsklassen berechnen kann.
Für zukünftige Arbeiten werde ich mich zunächst auf die Interpretation des Deep-Learning-Modellmechanismus konzentrieren. Ich möchte herausfinden, ob der Computer genauso denkt wie wir, wenn er die Wasserstandsklasse schätzt. Außerdem möchte ich einen automatischen Interaktionsmechanismus zwischen Citizen Scientists und künstlicher Intelligenz entwickeln: Der Computer kann die Citizen Scientists anweisen, die informativsten Bilder in Echtzeit hochzuladen. Mit diesen informativen Bildern, die von Citizen Scientists eingereicht werden, kann der Computer trainiert werden, intelligenter zu werden.
Vielen Dank an alle, die im Rahmen des CrowdWater Projekts wertvolle Bilder und Wasserstandsdaten zur Verfügung gestellt haben. Es ist euer Beitrag, der der künstlichen Intelligenz beibringt, aus dem Nichts schlau zu werden! Wenn du dich für meine Forschung interessierst und mehr darüber erfahren möchtest, wie das Modell funktioniert, schreibe mir eine E-Mail an <email-pii>.