¿Se puede resolver el problema de cauvery utilizando algoritmos de aprendizaje automático?

Sí y no. El problema en esta disputa es que, a diferencia de la mayoría de los otros ríos que atraviesan muchos estados, por ejemplo, Ganges atraviesa Uttrakand, UP, Bihar, Bengala Occidental, etc.

Ninguno de estos estados puede afirmar que Ganges les pertenece. Lo mismo va para Cauvery.

Ahora hay una junta reguladora compuesta por miembros de cada estado de tenencia de estaca, que decide la cantidad de agua que se debe suministrar / liberar, etc. Este organismo debe estar bajo el Centro y no debe ser un sujeto estatal.

El problema con Karnataka y TN es que no tienen ese cuerpo. No están formando uno y llevaron el tema a los tribunales.

Y ahora lo más doloroso de ver es que los partidos políticos / gobiernos estatales eligen desobedecer las directivas / órdenes dadas por la corte suprema.

Este tema ha sido politizado innecesariamente.

¿Dónde entra el aprendizaje automático?

Definitivamente deberíamos poder hacer análisis geográficos, climáticos, espaciales y temporales de datos tales como imágenes satelitales de nubes, viento, lluvia, temperatura, etc.

Junto con la información a nivel del suelo, tal vez un vínculo con el esquema de tarjeta de salud del suelo para recopilar información del suelo podría ayudarnos a dar una mejor idea sobre el uso / mal uso del agua en cualquier región.

Si termina haciendo cualquiera de estos Análisis o posee datos confiables. Me encantaría escuchar más.

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