Kunstmatige intelligentie voorspelt mogelijke conflicten rond waterschaarste.

    Willem Korevaar
    • Iedereen (publiek zichtbaar)
    • 106
    Door Willem Korevaar 29 dagen geleden
    Kunstmatige intelligentie voorspelt mogelijke conflicten rond waterschaarste.

    Een hulpmiddel voor kunstmatige intelligentie kan voorspellen waar conflicten met betrekking tot waterschaarste zich het meest waarschijnlijk zullen voordoen. 

    Zeker in deze tijden van klimaatverandering kan het voorspellen van waterschaarste en het voorkomen van een conflict over het bezit van water zeer nuttig zijn. Beide zullen wereldwijd toenemen.

    Onderzoekers van het in Nederland gevestigde partnerschap voor water, vrede en veiligheid (WPS) hebben aangekondigd dat er een voorspellingsinstrument wordt ontwikkeld dat kan voorspellen waar conflicten als gevolg van wateronzekerheid het meest waarschijnlijk zullen uitbreken. Het systeem maakt gebruik van kunstmatige intelligentie om patronen te maken uit een brede waaier van geografische en sociaal-economische gegevens en kan potentiële 'hotspots' tot een jaar van tevoren identificeren.

    De onderzoekers testten de AI-tool in Mali op basis van historische gegevens uit 2018. Ze ontdekten dat het meer dan driekwart van de watergerelateerde conflicten in de Inner Niger Delta van Mali voorspelde, waaronder enkele die momenteel escaleren. Om dit te bereiken, wordt het systeem gevoed met een verscheidenheid aan gegevens. 'Ten eerste is er de natuurlijke kant van dingen - dus hydrologische gegevens, neerslaggegevens, evapotranspiratie, bodemvocht en een aantal andere natuurlijke factoren', legt Schmeier uit. Hiermee kan het gebieden identificeren waar de beschikbaarheid van water waarschijnlijk een probleem wordt.

    Susanne Schmeier, universitair hoofddocent waterrecht en diplomatie aan het HE Delft Institute for Water Education , die de WPS leidt, legt uit dat het voorspellen van dit soort conflicten niet zo eenvoudig is als het op het eerste gezicht lijkt. 

    De onderzoekers testten de AI-tool in Mali op basis van historische gegevens uit 2018. Ze ontdekten dat het meer dan driekwart van de watergerelateerde conflicten in de Inner Niger Delta van Mali voorspelde, waaronder enkele die momenteel escaleren. Om dit te bereiken, wordt het systeem gevoed met een verscheidenheid aan gegevens. 'Ten eerste is er de natuurlijke kant van dingen - dus hydrologische gegevens, neerslaggegevens, evapotranspiratie, bodemvocht en een aantal andere natuurlijke factoren', legt Schmeier uit. Hiermee kan het gebieden identificeren waar de beschikbaarheid van water waarschijnlijk een probleem wordt.

    'Dan kijken we ook naar kwetsbaarheid in termen van sociaal-economische en politieke ontwikkelingen - van regimes tot de staat van ontwikkeling in een regio,' voegt ze eraan toe. Deze aanvullende informatie wordt afgewogen om te bepalen of deze de kans op conflicten vergroot of verkleint. Andere factoren kunnen zijn of de wateronzekerheid waarschijnlijk van invloed is op gewassen. 'Minder gewassen duiden op stijgende voedselprijzen, wat vaak een van de belangrijkste oorzaken van conflicten is', zegt Schmeier. 'We gebruiken kindersterfte ook als een van de proxy's. We gaan er dus van uit dat als de kindersterfte relatief hoog is, de weerbaarheid in een samenleving beperkt is. '

    BRON 

    Reageren is alleen mogelijk voor aangemelde gebruikers