AI i GIS dla prognozowania powodziowego - od danych do decyzji

O prelegencie

Tomasz Fidecki jest CTO i współzałożycielem firmy u11d. Specjalizuje się w łączeniu infrastruktury, danych i AI w spójne systemy wspierające podejmowanie decyzji i skalowanie biznesu.

LinkedIn: Tomasz Fidecki

Wspiera firmy w budowie niezawodnej infrastruktury, tworzeniu wydajnych pipeline’ów danych oraz wdrażaniu nowoczesnych praktyk DevOps i Data Engineering. Jego doświadczenie obejmuje architektury cloud-native, Infrastructure as Code, orkiestrację procesów danych oraz integrację modeli ML w środowiskach produkcyjnych.

Jako praktyk i lider technologiczny koncentruje się na upraszczaniu złożonych systemów oraz przekształcaniu ich w stabilne, skalowalne i efektywne kosztowo rozwiązania. Łączy strategiczne podejście do technologii z praktycznym wdrażaniem systemów, które działają niezawodnie w rzeczywistych warunkach.

Regularnie dzieli się wiedzą na blogach technologicznych (u11d tech blog, DEV Community), koncentrując się na realnych wyzwaniach związanych z infrastrukturą, danymi i skalowaniem systemów.

Abstrakt prezentacji

Postęp w dostępności danych przestrzennych oraz rozwoju metod sztucznej inteligencji otwiera nowe możliwości wspierania prognoz hydrologicznych i podejmowania decyzji związanych z zagrożeniem powodziowym. W szczególności dotyczy to obszarów, gdzie klasyczne podejścia modelowe są trudne do zastosowania lub wymagają uzupełnienia dodatkowymi źródłami informacji.

W prezentacji pokazane zostanie, w jaki sposób metody AI, w połączeniu z danymi meteorologicznymi i geoinformacyjnymi (m.in. numeryczne modele terenu, sieć hydrograficzna), mogą wspierać prognozowanie przepływów, poziomów wody oraz ocenę potencjalnych zasięgów zalania. Istotną rolę odgrywa tu środowisko GIS, które stanowi przestrzeń integracji danych, analizy wyników oraz ich interpretacji przez ekspertów.

Na przykładzie pilotażowych analiz zaprezentowane zostanie podejście nastawione na wspomaganie procesów decyzyjnych, identyfikację anomalii oraz lepsze zrozumienie niepewności prognoz. Wystąpienie podkreśli rolę jakości danych, współpracy interdyscyplinarnej oraz potencjał dalszego rozwoju rozwiązań AI jako uzupełnienia istniejących narzędzi hydrologicznych.

Kiedy: 24 kwietnia 2026, 16:30 - 17:15 Język: Polski