增强雪崩预报：开放雪崩项目
雪崩只是从山上快速移动的雪堆。这听起来可能很简单，但这并不能使其易于预测。
雪崩可能由积雪的波动引发，包括大雪、暖流、地震或人类。（约 90% 的雪崩事故是由受害者引发的。）美国每年的雪崩事故和死亡人数稳步增加，全国平均年死亡率比 1950 年代的死亡率高出五倍。
在 2023 年国际减少灾害风险日之际，我们与Scott Chamberlin 进行了交谈，他发起了开放雪崩项目。该项目于 2017 年启动，旨在通过使用机器学习来提高雪崩预报的准确性，从而减少全球与雪崩相关的死亡人数。
我们讨论了他如何开始，他正在寻找哪些社区贡献，以及雪崩预报领域有多“开放”。
您是如何开始的？
当我与一位合伙人一起在一家名为 Ullr Labs 的小公司创建了一个名为 Mobile Avalanche Safety Tools 的应用程序时，我开始了雪崩安全软件的工作。当时，它是第一个适用于 iOS 和 Android 移动电话的雪崩现场笔记本。
在那项工作中，我们与世界各地的雪崩预报中心以及许多非常热情的客户建立了联系。在与这些人的讨论中，很明显，雪崩预报是大多数野外用户的首要信息来源。同样明显的是，在这个领域有很多改进的机会——其中大部分是由于缺乏资金和人力来在没有预报或需要额外功能的地区制作预报。
在我看来，机器学习似乎是帮助应对这一规模挑战的绝佳机会。这也是一个帮助人们和社区在雪崩多发地区更安全地生活和活动的有意义的机会。
“当您站在山坡顶端，对滑雪的风险进行评估时，您希望获得最佳信息。雪崩预报只是帮助评估当地情况的信息之一。最终，拥有一套利用来自世界各地聪明人的开源贡献的工具可以推动该领域的发展。”
Scott Chamberlin
通过 Avalanche.org
您进行任何野外运动吗？
野外运动爱好者（例如您提到的 Mobile Avalanche Safety Tools 的那些热情客户）的雪崩意识如何在您今天的项目中发挥作用？
是的，我进行野外滑雪。野外用户是该项目关注的主要人群之一。当您站在山坡顶端，对滑雪的风险进行评估时，您希望使用最好和最准确的信息。雪崩预报只是此信息的一部分，您可以使用预报来帮助评估当地情况，作为您决策过程的一部分。最终，拥有一套通过来自世界各地聪明人的开源贡献而获得的工具可以推动该领域的发展，并为这些用户提供更准确、更有效的决策工具。
您现在需要哪些社区贡献？
雪崩预报社区相对较小，并且由于工作的性质及其安全影响，相对保守。一件好事是，大部分数据来自市政当局或政府，并且通常属于公共领域。在使某些数据可用于开放雪崩项目等项目方面取得了一些良好的进展。项目之外的人员也在为此努力，并且取得了一些小的进展，但并非总是以开源方式完成。话虽如此，人工智能和机器学习方面的开源进步正在以惊人的速度发展，当这些通用进步在开源中完成时，我们这些从事特定领域问题的人更容易尝试和采用它们。我希望我们可以为社区提供一些有价值且值得信赖的东西，并且其开放性有助于这些方面。
使用机器学习模型获得更高准确率的挑战是什么？在哪些特定领域需要改进？
有两个主要挑战
- 输入标签并不总是准确的（即，历史预报。）人类预报的最新技术低于 80% 的准确率。当使用历史数据训练模型时，模型必须使用技术来克服不良标签。
- 输入数据源并不总是准确的。为了使用公共领域模型实现全球覆盖，我们使用了来自美国国家海洋和大气管理局 (NOAA) 的 全球预报系统 (GFS) 预报模型，但它不是最准确的预报模型。它还具有 12 公里的网格，因此模型无法捕获低于该水平的任何可变性。
如何参与
在网站上阅读有关开放雪崩项目的更多信息。最初版本是一个最小可行产品，包含三个模型，范围仅限于华盛顿州和俄勒冈州，以及三个模型，重点关注美国西部。
更多信息
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