In maart 1989, een uitgeschakeld circuit in het elektriciteitsnet van Hydro-Québec zorgde ervoor dat 6 miljoen mensen zonder elektriciteit zaten. Een week eerder, een ongewoon harde sneeuwstorm had de regio overbelast; De dag van te voren, een zonnevlam en het bijbehorende vrijkomen van plasma en magnetisch veld zond een berg van energie met een snelheid van een miljoen mijl per uur naar de aarde.

De complexe interacties van deze onderling verbonden systemen - milieuwetenschap, ruimteweer en zonneactiviteit - duwden het elektriciteitsnet naar een kantelpunt dat binnen geen enkel van die systemen kon worden begrepen.

Het Predictive Risk Investigation System voor Multilayer Dynamic Interconnection Analysis (PRISM), gefinancierd door de National Science Foundation, heeft tot doel gegevens te gebruiken om risicofactoren in verschillende domeinen te identificeren voor catastrofale gebeurtenissen zoals de stroomuitval in 1989, die van invloed waren op het vervoer, voedsel, water, gezondheid en financiën en kosten opgelopen van meer dan $ 2 miljard.

Columbia University's International Research Institute for Climate and Society, onderdeel van het Earth Institute, is een van de tien samenwerkende instellingen aan het project.

Het PRISM-team, bestaande uit experts op het gebied van datawetenschap, statistieken, computertechnologie, financiën, energie, landbouw, ecologie, hydrologie, klimaat en ruimteweer—zal grote datasets over verschillende sectoren integreren om de risicovoorspelling te verbeteren. Een dergelijke onderneming vereist aanzienlijke capaciteiten op het gebied van computergebruik en gegevensbeheer, iets dat uitermate geschikt is voor het Data Library-platform van IRI.

"Dit project brengt datasets binnen uit zeer diverse wetenschapsgebieden die verschillende manieren gebruiken om tijd en ruimte te beschrijven en die verschillende bestandsformaten gebruiken, " zegt Rémi Cousin van IRI. "Onze gegevensbibliotheek verwijdert dergelijke complexiteiten door alle gegevens in een interoperabel raamwerk te plaatsen - een raamwerk dat wetenschappers van projecten online kunnen doorzoeken om in hun eigen analytische programma's te verwerken."

Zodra de gegevens zijn opgenomen in de gegevensbibliotheek, Cousin en zijn medewerkers zullen geavanceerde analyses gebruiken om te identificeren wat zij kritische risico-indicatoren noemen:kwantificeerbare informatie die verband houdt met risicoblootstelling, vooral voor mogelijke rampen. Ze zullen ook machine learning gebruiken om te zoeken naar afwijkingen in de gegevens die tot nieuwe inzichten kunnen leiden.

"We willen onze aandacht richten op deze worstcasescenario's en de daaraan verbonden risico's, en hoe we hun waarschijnlijkheid kunnen meten, " zei David S. Matteson van de Cornell University, die een hoofdonderzoeker is op de tweejarige, Project van 2,4 miljoen dollar.

"Onze hoop is dat door het identificeren van systeemrelevante kritieke risico's - de risico's die verschillende domeinen met elkaar verbinden en het grootste overlooppotentieel hebben - we de meest wijdverbreide impact zullen hebben in termen van het beheersen van die risico's, ' zei Mattson.

Als er systemen waren geweest om de verhoogde risico's veroorzaakt door de sneeuwstorm en de zonnevlam te herkennen, de stroomstoring in 1989 is mogelijk voorkomen of op zijn minst geminimaliseerd. evenzo, inzicht in de manier waarop het systemen zoals gezondheidszorg en transport beïnvloedde, zou beleidsmakers kunnen helpen bij het plannen van een effectievere reactie.

De multidisciplinaire benadering is essentieel omdat de wereld van vandaag bestaat uit sterk onderling verbonden en onderling afhankelijke systemen, en geen enkele deskundige is toegerust om de tekenen van risico of de volledige impact van rampen te identificeren.

De onderzoekers zullen hun inspanningen vervolgens richten op het identificeren van risico-interconnecties, en systeemrelevante risico-indicatoren in de verschillende domeinen, om zowel potentiële gevaren te voorspellen als de mogelijke systeembrede verliezen te verminderen zodra ze zich hebben voorgedaan. Ze zijn van plan om bekende risico-indicatoren te onderzoeken en datawetenschap toe te passen om nieuwe te identificeren.

"Ons doel is uiteindelijk om vroegtijdige waarschuwingssystemen voor rampen te creëren en de paraatheid voor deze verwoestende gebeurtenissen te verbeteren. Neef zei. "We zijn van plan om de resultaten van het project te integreren en openbaar toegankelijk te maken via de Data Library."

Dit verhaal is opnieuw gepubliceerd met dank aan Earth Institute, Columbia University http://blogs.ei.columbia.edu.