Die Naturkatastrophe, die am häufigsten auftritt, sind Überschwemmungen, die weltweit eine verheerende Wirkung auf Gemeinschaften haben und jedes Jahr Schäden in Höhe von etwa 50 Milliarden US-Dollar verursachen. Die Zunahme von flutbedingten Katastrophen seit dem Jahr 2000, teilweise aufgrund des Klimawandels, hat die Dringlichkeit erhöht, Frühwarnsysteme zu verbessern. Diese Systeme spielen eine entscheidende Rolle bei der Rettung von Menschenleben, insbesondere für die 1,5 Milliarden Menschen, die 19% der Weltbevölkerung ausmachen und erheblichen Risiken durch schwere Flutereignisse ausgesetzt sind. In einer wegweisenden Forschungsstudie hat Google Research die Kraft des maschinellen Lernens (ML) und der künstlichen Intelligenz (KI) genutzt, um die Flutvorhersage weltweit zu revolutionieren.
Erweiterung des Umfangs der Flutvorhersagen:
In ihrer Veröffentlichung „Globale Vorhersage von extremen Fluten in nicht vermessen Wassereinzugsgebieten“, die in Nature veröffentlicht wurde, hebt Google Research die bedeutenden Verbesserungen hervor, die durch ML-Technologien möglich wurden. Durch die Nutzung von KI-basierten Modellen bietet die Flood Hub-Plattform jetzt Echtzeitflussvorhersagen für über 80 Länder bis zu sieben Tage im Voraus an. Diese Daten ermöglichen es Einzelpersonen, Gemeinschaften, Regierungen und internationalen Organisationen, proaktive Maßnahmen zum Schutz gefährdeter Bevölkerungsgruppen zu ergreifen.
Die Auswirkungen von ML-Technologien:
In Zusammenarbeit mit angesehenen Partnern, darunter Bildungseinrichtungen, Regierungen und NGOs, hat Google Research eine mehrjährige Reise angetreten, um ML-basierte Flutvorhersagemodelle zu entwickeln. Durch umfangreiche Forschung und den Einsatz von LSTM-basierten Modellen haben sich diese fortschrittlichen Technologien als überlegen gegenüber traditionellen Hydrologiemodellen erwiesen. LSTM-Modelle zeigen eine höhere Genauigkeit bei der Simulation von Extremereignissen, auch wenn die Ereignisse nicht Teil der Trainingsdaten sind. Das Ergebnis ist eine bemerkenswerte Erweiterung der Zuverlässigkeit globaler Vorhersagen von null auf fünf Tage, wodurch die Fähigkeiten der Flutvorhersage in Afrika und Asien auf den Stand von Europa gebracht werden.
Bewältigung der Herausforderungen durch Datenknappheit:
Eine der bedeutenden Herausforderungen bei der Flutvorhersage ist der Mangel an genauen und zuverlässigen lokalen Daten in vielen Regionen. Pegelstationen, die wichtige Informationen für hydrologische Modelle liefern, sind teuer in der Installation und Wartung. Darüber hinaus besteht ein Zusammenhang zwischen dem BIP eines Landes und der Verfügbarkeit von öffentlich zugänglichen Daten, wobei Länder mit niedrigem Einkommen über begrenzte Datenressourcen verfügen. ML-Technologien bieten eine transformative Lösung, indem ein einziges Modell global auf verfügbaren Flussdaten trainiert werden kann, um Vorhersagen für jeden Flussstandort zu treffen, einschließlich solcher ohne Pegelstationen.
Veröffentlichung von Open-Science-Daten:
Das Engagement von Google Research für Open Science führte zur Veröffentlichung eines großen Hydrologie-Datensatzes in Nature Scientific Data im Jahr 2023. Dieser datengesteuerte Datensatz unterstützt weitere Fortschritte in der hydrologischen Forschung und fördert die Zusammenarbeit von Wissenschaftlern weltweit.
FAQs:
Q: Was ist die Bedeutung von ML-Technologien in der Flutvorhersage?
A: ML-Technologien haben die Flutvorhersage revolutioniert, indem sie die Zuverlässigkeit von Vorhersagen erweitern und die Genauigkeit von Flutvorhersagen verbessern, insbesondere in Regionen mit begrenzter Datenverfügbarkeit.
Q: Wie adressiert ML die Herausforderung der Datenknappheit bei der Flutvorhersage?
A: ML-Modelle können global mit verfügbaren Flussdaten trainiert werden, wodurch Vorhersagen für nicht vermessen Einzugsgebiete getroffen werden können, in denen die Daten begrenzt sind. Dies ermöglicht eine umfassendere Abdeckung der Flutvorhersage auf globaler Ebene.
Q: Welche Zusammenarbeiten hat Google Research unternommen, um die Fähigkeiten der Flutvorhersage zu verbessern?
A: Google Research hat mit Bildungseinrichtungen, Regierungen, internationalen Organisationen und NGOs zusammengearbeitet, um ML-basierte Flutvorhersagemodelle voranzutreiben. Zu den bedeutenden Zusammenarbeiten gehören das JKU Institute for Machine Learning und Forscher der Yale University.
Q: Wie funktioniert das Flussvorhersagemodell von Google Research?
A: Das Flussvorhersagemodell nutzt LSTM-basierte Modelle, die historische Wetterdaten und prognostizierte Wetterdaten verarbeiten, um zukünftige Vorhersagen zu treffen. Dieser sequenzielle Ansatz verbessert die Genauigkeit der Flussvorhersagen.
Q: Was ist das Ziel der Flood Hub-Plattform von Google Research?
A: Das Ziel der Flood Hub-Plattform ist es, Echtzeitflussvorhersagen bis zu sieben Tage im Voraus anzubieten, die über 80 Länder abdecken. Die von der Plattform generierten Informationen ermächtigen verschiedene Interessengruppen, präventive Maßnahmen zu ergreifen und gefährdete Bevölkerungsgruppen zu schützen.
Schlussfolgerung:
Die innovative Nutzung von ML-Technologien durch Google Research hat die Flutvorhersage auf globaler Ebene revolutioniert. Durch die Nutzung von KI-basierten Modellen bietet die Flood Hub-Plattform jetzt Echtzeitflussvorhersagen bis zu sieben Tage im Voraus an, was die Fähigkeit verbessert, gefährdete Bevölkerungsgruppen zu schützen. Durch Zusammenarbeit mit Bildungseinrichtungen und die Veröffentlichung offener Datensätze setzt Google Research weiterhin Fortschritte bei der Flutvorhersage durch und trägt zum gemeinsamen Ziel bei, die verheerende Wirkung von Überschwemmungen weltweit zu mindern.
Quelle:
Google Research Publications
The source of the article is from the blog trebujena.net