Google развернул ИИ-модель предсказания наводнений в 80 странах мира

Команда Google Research опубликовала статью, в которой описывает, как работает ИИ-модель для точного прогнозирования речных наводнений и защиты людей в более чем 80 странах. ИИ-модель делает прогноз за 7 дней до наступления стихийного бедствия. Google разработал ИИ-модель, которая предсказывает наводнения во всем мире Наводнение в 2015 году в Великобритании. The Brown Cow, Bingley, Bradford UK. Unsplash Наводнения — наиболее распространенный тип стихийных бедствий. Почти 1,5 миллиарда человек или почти 20% населения мира подвергаются риску наводнений во всем мире. Наводнения приводят к огромным материальным потерям: ежегодный глобальный экономический ущерб составляет около $50 миллиардов.

Команда Google Research опубликовала статью, в которой описывает, как работает ИИ для точного прогнозирования речных наводнений и защиты людей в более чем 80 странах. ИИ-модель делает прогноз за 7 дней до наступления стихийного бедствия.

На протяжении большей части истории человечества точное прогнозирование наводнений было невозможно из-за сложности проблемы и нехватки ресурсов и данных. То, что лишь немногие реки мира оснащены датчиками расхода воды, создает дополнительные трудности для прогнозирования, и особенно страдают люди в развивающихся странах, где сбор данных практически не ведется..

ИИ помогает масштабировать прогнозирование наводнений. Ученые обнаружили, что ИИ может предоставлять точную информацию о речных наводнениях за 7 дней до стихийного бедствия. Это позволило команде Google обеспечить прогноз наводнений в 80 странах, где живет 460 миллионов человек. Google пошел дальше: прогнозы можно увидеть и в Google поиске и на картах Google, а уведомления рассылаются на смартфоны, работающие под Android.

Нажми и смотри

Сегодня эта информация может использоваться людьми, сообществами, правительствами и гуманитарными организациями для принятия упреждающих мер по защите уязвимых групп населения.

Уроки первого пилотного проекта в Индии

Исследовательская работа началась с первого пилотного проекта в индийском регионе Патна. Бихар, где расположена Патна, является одним из наиболее подверженных наводнениям штатов Индии, где населению постоянно угрожают разрушительные наводнения. Работая с представителями местных органов власти и используя местные данные в режиме реального времени, ученые создали прогнозы наводнений, которые включили в Google Public Alerts в 2018 году.

В модели прогнозирования были включены самые разные элементы — от исторических событий до показаний уровня реки и описания рельефа. После этого мы создали карты и провели сотни тысяч симуляций для создания моделей прогнозирования речных паводков.

Нажми и смотри

Ливневое наводнение в Индии 2023 год

Этот подход хорошо подошел для создания точных моделей для очень конкретных мест, но целью ученых было решение проблемы в глобальном масштабе. Рабочая гипотеза заключалась в том, что машинное обучение может помочь решить проблему в масштабе всего мира.

Начало сотрудничества с исследовательским и научным сообществом

В 2019 году ученые Google расширили охват прогнозами наводнений в 12 раз и разослали 800 000 оповещений, предупреждающих о наводнениях. По мере того, как команда исследовала потенциал машинного обучения для создания более эффективных моделей прогнозирования наводнений, Google начал сотрудничать с академическими исследователями, чтобы объединить лучшие модели наводнений, основанные на гидрологии с подходом ИИ.

Основываясь на развитии сетей долгосрочной краткосрочной памяти (вид нейронных сетей — LSTM) для обеспечения точных прогнозов наводнений, Google разработал глобальную комплексную платформу прогнозирования наводнений, которая предоставляет достоверную и надежную информацию даже в регионах мир, в котором отсутствует система датчиков.

Решение проблемы данных и глобальный охват

Расположение 5 680 мареографов, предоставляющих обучающие данные для модели прогнозирования речного стока из Глобального центра данных о стоке. Расположение 5 680 мареографов, предоставляющих обучающие данные для модели прогнозирования речного стока из Глобального центра данных о стоке.Google

После успеха пилотного проекта в Бихаре Google постепенно расширил прогнозы на всю Индию и Бангладеш, охватив 360 миллионов человек. Сначала система могла предоставлять прогнозы на 48 часов вперед, но уже это было огромным успехом. Но в каждом случае модели основывались на наличии местных данных о речном стоке, что затрудняло масштабирование прогнозов на другие страны.

Для перехода к глобальной модели команде потребовались глобальные источники данных для обучения ИИ, чтобы прогнозировать наводнения даже в регионах, где нет данных о речном стоке.

В 2022 году Google запустил платформу Flood Hub, которая предоставила доступ к прогнозам в 20 странах, включая 15 стран Африке, где прогнозирование ранее было жестко ограничено из-за отсутствия данных.

В 2023 году Google добавил прогнозы еще в 60 новых странах Африки, Азиатско-Тихоокеанского региона, Европы, Южной и Центральной Америки. Это позволило охватить около 460 миллионов человек по всему миру. Сегодня прогнозы бесплатно доступны на сайте Flood Hub в режиме реального времени, в том числе и во многих развивающихся странах.

Наводнения widget-interest

24 человека погибли в результате наводнений и оползней в Индии

 

Во время страшного наводнения в Ливии погибло 20 тысяч человек

 

Суперкомпьютер на пару с ИИ научились предсказывать цунами 

Поскольку последствия изменения климата становятся все более серьезными, наводнения часто случаются в самых неожиданных местах. Команда Google Research продолжает работу по дальнейшему расширению охвата и прогнозированию других типов стихийных бедствий, связанных с наводнениями, включая ливневые паводки и городские наводнения.

Источник
Комментарии 0
Оцените статью
WARHEAD.SU
Добавить комментарий