คณะนักวิจัยที่ไอบีเอ็มพยายามที่จะใช้อัลกอริทึมที่ซับซ้อนเพื่อจัดการการตอบสนองภัยธรรมชาติ คณะนักวิจัยได้ประโยชน์จากหน่วยประมวลผลที่เร็วขึ้นและอัลกอริทึมที่มีประสิทธิภาพดีขึ้น เพื่อพัฒนาแบบจำลองที่ยืดหยุ่นและเพิ่มขยายได้ ที่สามารถรับมือกับการวางแผนที่ซับซ้อนในการตอบสนองต่อภาวะวิกฤติ

Dr. Gyana Parija นักวิจัยของไอบีเอ็มกล่าวว่า

เราได้สร้างทรัพย์สินทางปัญญาและซอฟต์แวร์ชุดหนึ่ง ที่สามารถนำไปใช้วัดและปรับปรุงระดับการเตรียมพร้อมรับมือกับภัยธรรมชาติที่ไม่ได้คาดคิด ปัญหาส่วนใหญ่ในโลกความเป็นจริงนั้นเต็มไปด้วยความไม่แน่นอน และนี่เป็นแรงบันดาลใจสำหรับเราในการสร้างเครื่องมือที่จะแก้ปัญหาที่ท้าทายในการจัดการภัยธรรมชาติ

ตัวอย่างเช่น ในกรณีของน้ำท่วมหรืออุทกภัย แบบจำลองกำหนดการการเฟ้นสุ่ม (stochastic programming model) อาจใช้สภาพการท่วมหลาย ๆ แบบ, ความสามารถในการจัดส่งทรัพยากรจากแหล่งจัดส่งที่แตกต่างหลายแห่ง, และค่าใช้จ่ายคงที่และค่าใช้จ่ายที่ปรับเปลี่ยนได้ ที่เกี่ยวข้องกับการติดตั้งทรัพยาการสำหรับระบบจัดการอุทกภัยหลาย ๆ ชนิด ทั้งหมดนี้มาเพื่อจัดการมาตรการความเสี่ยงหลาย ๆ แบบ. โดยการกำหนดความน่าจะเป็นให้กับปัจจัยต่าง ๆ แบบจำลองดังกล่าวจะให้ผลลัพธ์ออกมาจำนวนหนึ่ง และจะบอกได้ว่าทรัพยากรที่มีจำกัดนั้นจะสามารถรอบรับความต้องการหรือความเสียหายในวันต่อไปได้หรือไม่. ด้วยวิธีนี้ เราสามารถจะที่จะทดลองและสำรวจความเสี่ยงจากการรับมือในหลาย ๆ แบบได้.

ที่มา - Slashdot.org