在沙特阿拉伯使用无人机使用人工智能和区块链集成的智能洪水检测

科学领域:

• 环境科学与工程环境科学与工程
• 人工智能的人工智能
• 网络安全 网络安全

背景情况:

• 全球变暖和气候变化加剧了自然灾害,洪水带来了重大风险,需要迅速管理.
• 像人工智能 (AI) 和无人机 (UAV) 等新兴技术为改善紧急响应和信息传播提供了潜力.
• 现有的洪水检测方法在安全,隐私,通信成本和处理大量数据方面面临挑战.

研究的目的:

• 为沙特阿拉伯的洪水监测提出一个安全的洪水检测安全系统 (FDSS).
• 在联合学习框架内利用深度主动学习 (DeepAL) 来提高检测准确性,同时最大限度地降低通信开销.
• 整合区块链和加密技术,以实现强大的数据安全,隐私保护和高效的数据管理.

主要方法:

• 开发使用深度主动学习 (DeepAL) 分类模型的洪水检测安全系统 (FDSS).
• 使用区块链技术实现联合学习,利用部分同态加密 (PHE) 和随机梯度下降 (SGD).
• 星际文件系统 (IPFS) 的集成,以管理区块链传输固有的存储限制和高数据梯度.

主要成果:

• FDSS有效地估计了被洪水淹没的地区,并监测了大水位的变化,提供了关键的威胁评估.
• 与PHE的联合学习确保了隐私保护,加密文本级模型聚合和过,安全地验证本地模型.
• 该系统展示了增强的安全性,防止恶意行为者破坏和改变数据.

结论:

• 拟议的FDSS提供了一种安全,可适应和高效的洪水检测和管理方法,特别是在偏远地区.
• 人工智能和区块链技术的整合为增强灾难应对策略提供了强大的解决方案.
• 为沙特阿拉伯的决策者和管理人员提供了建议,以应对日益严重的洪水威胁.