Xuất bản trong Kỷ yếu của Hội nghị Trí tuệ nhân tạo AAAI, nhóm liên ngành gồm các nhà nghiên cứu của Đại học Bang Washington dự đoán nguồn nước sẵn có từ các khu vực ở phía Tây, nơi lượng tuyết không được đo lường thực tế.

So sánh kết quả của họ với các phép đo từ hơn 300 trạm đo tuyết ở miền Tây Hoa Kỳ, họ cho thấy mô hình của họ vượt trội hơn các mô hình khác sử dụng quy trình AI được gọi là học máy. Các mô hình trước đây tập trung vào các biện pháp liên quan đến thời gian, lấy dữ liệu tại các thời điểm khác nhau chỉ từ một vài địa điểm. Mô hình cải tiến sử dụng cả thời gian và không gian, dẫn đến dự đoán chính xác hơn.

Krishu Thapa, sinh viên tốt nghiệp Khoa học máy tính của Đại học Bang Washington, người đứng đầu nghiên cứu, cho biết thông tin này cực kỳ quan trọng đối với các nhà quy hoạch nước trên khắp phương Tây vì “mỗi giọt nước” đều phù hợp cho nhu cầu tưới tiêu, thủy điện, nước uống và môi trường.