Доцент кафедры компьютерных наук Крис Хекман и гидролог CIRES Тоби Минеар получили грант Grand Challenge Research & Innovation Seed Grant на создание прибора, который может революционизировать наше понимание объема воды в реках, озерах, ветландах и прибрежных районах, значительно увеличив количество мест, где мы ее измеряем.

Новый недорогой прибор будет использовать радар и машинное обучение для быстрого и безопасного измерения уровня воды в различных сценариях. 

Эта работа может оказаться жизненно важной, поскольку Министерство сельского хозяйства США недавно объявило весь штат Колорадо «зоной основного стихийного бедствия» из-за продолжающейся засухи, которая сделала американский Запад потенциально самым засушливым за последнее тысячелетие. Другие климатические рекорды по всему миру также продолжают биться из года в год. Наше понимание меняющегося круговорота воды как никогда важно на местном, национальном и глобальном уровнях. 

Основополагающим элементом для развития этого понимания является знание изменений уровня поверхности воды в водных объектах. В настоящее время для измерения изменения уровня поверхности воды используются дорогостоящие датчики, которые легко повреждаются при наводнениях, их трудно устанавливать и требуется много времени для их обслуживания. 

Одна из больших проблем – ограниченное число мест, где берутся замеры уровня воды. 

Новый метод

Хекман и Минеар стремятся поменять эту ситуацию, создав недорогой прибор, которому не нужно находиться в водоеме, чтобы определить средний уровень поверхности воды. Вместо этого его можно разместить на расстоянии нескольких метров - в безопасном месте, защищенном от наводнений.

Прибор, размером примерно с две кредитные карточки, сложенные друг на друга, работает на высокочастотных радиоволнах, часто называемых «миллиметровыми волнами», которые стали производиться на коммерческой основе только в последнее десятилетие.  

С помощью радара эти короткие волны могут быть использованы для измерения расстояния между датчиком и поверхностью водоема с большой точностью. По мере увеличения или уменьшения уровня поверхности воды со временем расстояние между датчиком и уровнем поверхности воды меняется. 

Небольшой размер прибора и возможность массового производства отличают его от предыдущих попыток определить уровень воды с помощью радара. 

Он также упрощает передачу данных по зачастую ограниченным и дорогим сотовым и спутниковым сетям, что снижает стоимость. 

Кроме того, прибор будет использовать машинное обучение для определения того, может ли изменение в измерениях быть временным отклонением, например, пролетающей мимо птицей, и является ли поверхность жидкой водой.

Машинное обучение - это форма анализа данных, направленная на выявление закономерностей из данных для принятия решений без вмешательства человека. 

Хотя традиционно радар использовался для обнаружения твердых объектов, жидкости требуют иных подходов, чтобы избежать ошибочной идентификации. Хекман считает, что традиционных способов обработки радаров может быть недостаточно для измерения жидких поверхностей на таком близком расстоянии. 

Любительская наука

По словам Минеара, помимо возможных фундаментальных изменений в обработке радаров, проект может расширить возможности сообществ ученых-любителей. 

«Сейчас многие системы, которые мы используем, нуждаются в эксперте-установщике. Наша идея состоит в том, чтобы интернализировать некоторые из этих экспертных решений, что снимет значительную часть затрат и сделает этот прибор более удобным для любительского научного подхода», - говорит он.  

Снизив барьеры для измерения уровня поверхности воды с помощью недорогих устройств с меньшими требованиями к данным, исследователи расширяют возможности для сообществ, даже в районах с ограниченными сотовыми сетями, измерять свои собственные источники воды. 

Команда также придерживается принципов открытого исходного кода, чтобы любой желающий мог использовать и развивать технологию, что позволит быстрее и демократичнее внедрять новые инновации. 

Широкое применение

Исследователи надеются, что этот новый прибор может помочь проверять точность измерений уровня поверхности воды спутниками. 

Эти датчики также могут дать местным, региональным и национальным сообществам больше информации о водопользовании и водообеспеченности с течением времени и могут быть использованы для принятия обоснованных политических решений о правах на воду и ее использовании. 

Перевод с английского

Источник - https://www.colorado.edu/cs/2022/05/20/keeping-water-radar-machine-learning-aid-essential-water-cycle-measurement