Новые алгоритмы IBM помогут справиться со стихийными бедствиями // 13 Декабря 2012

Компания IBM сообщила о разработке алгоритмической модели, которая поможет организовать работу и развертывание ресурсов в условиях стихийных бедствий.

Разработку новой алгоритмической модели выполнили ученые из индийского исследовательского центра компании IBM Research Labs доктор Дэниел Диас (Dr. Daniel Dias) и доктор Гийана Парья (Dr. Gyana Parija). Значительный вклад в эту работу внес еще один математик родом из Индии, Тарун Кумар (Tarun Kumar), который работает сейчас в исследовательском центре T.J. Watson Research Center в Нью-Йорке.

В основе предложенной модели лежат принципы стохастического программирования, которые позволяют построить вероятностную модель природных катастроф и способов реагирования на такие катастрофы, как наводнения, лесные пожары, голод и эпидемии.

Особую важность новой стохастической модели придает возможность быстро просчитать множество вариантов развития событий. Ранее такие модели использовались в основном в теоретических работах, так как несовершенные алгоритмы и огромные требования к вычислительным ресурсам сводили полезность этих моделей к нулю в реальных ситуациях, где требовалось быстрое реагирование. Современные мощные вычислительные ресурсы и оптимизированные алгоритмы, созданные в исследовательских центрах IBM, позволяют в течение часа проанализировать текущую ситуацию даже при крупномасштабных катастрофах.

Еще одним достоинством новой модели является возможность оценить альтернативные варианты, изменить критерии оптимальности, а также разработать наиболее эффективную схему развертывания помощи – доставки питьевой воды, продовольствия и топлива. Вероятностная составляющая модели позволяет учесть такие факторы, как политика, жизненный уклад населения и культуру страны, где происходит катастрофа.