Prédire les inondations grâce à l’IA: Comment les chercheurs de Concordia aident à protéger les villes
Le modèle permet aux utilisateurs de voir le niveau de l'eau anticipé lors d'inondations et peut ainsi les aider à concevoir des stratégies efficaces de mitigation des crues.
Alors que le Québec vient d’être confronté à des pluies torrentielles et des inondations, l'importance de prévoir avec précision les inondations n'a jamais été aussi évidente. Pour relever ce défi, des chercheurs de l'École de génie et d'informatique Gina-Cody de l'Université Concordia ont développé un outil qui exploite l'intelligence artificielle et la technologie des jumeaux numériques pour prédire les inondations avec une plus grande précision.
Le modèle de l'équipe, baptisé LocalFLoodNet, utilise des réseaux de neurones en graphes —un type avancé de programme informatique conçu pour comprendre des relations complexes, comme la manière dont l'eau se déplace dans les rivières et les lacs—pour prévoir les niveaux d'eau futurs. Leur recherche se concentre sur la ville de Terrebonne, en banlieue de Montréal, où ils ont combiné ce modèle avec un jumeau numérique interactif de la ville. Ce jumeau numérique—une copie virtuelle détaillée du lieu réel—permet aux utilisateurs de simuler divers scénarios d'inondation, offrant des informations précieuses pour la prévention des catastrophes et la planification urbaine.
Charalambos Poullis: « Notre approche non seulement améliore la précision des prévisions d'inondation, mais aide également à concevoir des stratégies de mitigation efficaces. »
Mais qu'est-ce qu'un jumeau numérique? Imaginez une version virtuelle d'une ville qui ressemble et se comporte exactement comme la réalité, mais sur un ordinateur. Les chercheurs peuvent simuler, ou imiter, des pluies torrentielles dans ce jumeau numérique et observer comment l'eau se déplacerait dans les rues et les rivières. Ce terrain de test virtuel les aide à déterminer les meilleures façons de prévenir les inondations dans la vie réelle.
« Notre approche non seulement améliore la précision des prévisions d'inondation, mais aide également à concevoir des stratégies de mitigation efficaces—des plans pour réduire ou prévenir les dégâts des inondations—adaptées à différents environnements urbains », explique Charalambos Poullis, professeur au département d’informatique et de génie logiciel et l’un des chercheurs principaux.
La recherche, qui a le potentiel d'être appliquée dans des villes du monde entier, a été publiée dans la revue Scientific Reports de Nature et inclut des contributions des chercheurs de l'École Gina-Cody Naghmeh Shafiee Roudbari, Shubham Rajeev Punekar, Zachary Patterson, Ursula Eicker et Charalambos Poullis.
En savoir plus sur le département d’informatique et de génie logiciel de l'École Gina-Cody.