Uvod:
Poplave, najčešća prirodna katastrofa, ostavljaju razarajući utjecaj na zajednice diljem svijeta, uzrokujući godišnje oko 50 milijardi dolara financijskih šteta. Porast poplava od 2000. godine, djelomično uzrokovan klimatskim promjenama, povećao je hitnost poboljšanja sustava rane upozorenje. Ti sustavi igraju ključnu ulogu u spašavanju života, posebno za 1,5 milijardu ljudi, što čini 19% globalne populacije, izloženih značajnim rizicima od teških poplava. U revolucionarnoj istraživačkoj studiji, Google Research je iskoristio snagu strojnog učenja (ML) i umjetne inteligencije (AI) kako bi transformirao prognoze poplava na globalnoj razini.
Proširivanje Dosega Prognoza Poplava:
U njihovoj publikaciji “Global prediction of extreme floods in ungauged watersheds,” objavljenoj u časopisu Nature, Google Research ističe značajna poboljšanja moguća zahvaljujući tehnologijama ML. Korištenjem AI modela, platforma Flood Hub sada pruža prognoze poplava u stvarnom vremenu do sedam dana unaprijed za više od 80 zemalja. Te informacije osnažuju pojedince, zajednice, vlade i međunarodne organizacije da poduzmu proaktivne mjere kako bi zaštitili ranjive populacije.
Utjecaj ML Tehnologija:
U suradnji s uglednim partnerima, uključujući akademske institucije, vlade i nevladine organizacije, Google Research se upustio u višegodišnje istraživanje kako bi razvio ML modele poplavnih prognoza. Kroz opsežna istraživanja i korištenje LSTM modela, ove napredne tehnologije su pokazale nadmoć nad tradicionalnim hidrološkim modelima. LSTM modeli pokazuju veću točnost u simuliranju ekstremnih događaja, čak i kada takvi događaji nisu bili dio podataka za obuku. Rezultat je značajno proširenje pouzdanosti globalnih prognoza od nule do pet dana, donoseći mogućnosti prognoziranja poplava u Africi i Aziji na razinu s Europe.
Rješavanje Izazova Nedostatka Podataka:
Jedan od značajnih izazova u prognoziranju poplava je nedostatak točnih i pouzdanih lokalnih podataka u mnogim regijama. Stanice za mjerenje protoka rijeka, koje pružaju ključne informacije za hidrološke modele, skupi su za instalaciju i održavanje. Nadalje, postoji veza između BDP-a zemlje i dostupnosti javno dostupnih podataka, s nižim prihodima zemalja koje imaju ograničene resurse podataka. ML tehnologije nude transformacijsko rješenje omogućujući treniranje jednog modela na dostupnim podacima o rijekama globalno, čineći predviđanja za bilo koju lokaciju rijeke, uključujući i one bez mjernih postaja.
Pridruživanje otvorenoj znanosti:
Predanost Google Research-a otvorenoj znanosti dovela je do objavljivanja velikog uzorka hidrološkog skupa podataka u časopisu Nature Scientific Data 2023. Ovaj skup podataka potiče daljnje napretke u hidrološkim istraživanjima i potiče suradnju među znanstvenicima diljem svijeta.
FAQs:
P: Kakva je važnost ML tehnologija u prognoziranju poplava?
O: ML tehnologije su revolucionirale prognoze poplava produžujući pouzdanost sadašnjih prognoza i poboljšavajući točnost prognoza poplava, posebno u regijama s ograničenom dostupnošću podataka.
P: Kako ML rješava izazov nedostatka podataka u prognoziranju poplava?
O: ML modeli mogu biti trenirani globalno koristeći dostupne podatke o rijekama, omogućavajući predviđanja za nekalibrirane slivove gdje su podaci ograničeni. To omogućuje sveobuhvatniju pokrivenost prognoza poplava na globalnoj razini.
P: Kakve suradnje je Google Research poduzeo kako bi unaprijedio sposobnosti prognoziranja poplava?
O: Google Research je surađivao s akademskim institucijama, vladama, međunarodnim organizacijama i nevladinim organizacijama kako bi unaprijedio ML modele prognoza poplava. Značajne suradnje uključuju Institut za strojno učenje JKU i istraživače sa Sveučilišta Yale.
P: Kako radi model prognoze rijeka tvrtke Google Research?
O: Model prognoze rijeka koristi LSTM modele, koji obrađuju povijesne podatke o vremenu i prognozirane podatke o vremenu kako bi napravili buduće predviđanja. Ovaj sekvencijalni pristup poboljšava točnost prognoza rijeka.
P: Koja je svrha platforme Flood Hub tvrtke Google Research?
O: Platforma Flood Hub ima za cilj pružiti prognoze rijeka u stvarnom vremenu do sedam dana unaprijed, pokrivajući preko 80 zemalja. Informacije generirane na platformi osnažuju različite dionike da poduzmu preventivne mjere i zaštite ranjive populacije.
Zaključak:
Inovativno korištenje ML tehnologija od strane Google Research-a revolucioniralo je prognoziranje poplava na globalnoj razini. Iskorištavanjem snage AI modela, platforma Flood Hub sada nudi prognoze rijeka u stvarnom vremenu do sedam dana unaprijed, poboljšavajući sposobnost zaštite ranjivih populacija. Kroz suradnje s akademskim institucijama i objavljivanjem otvorenih setova podataka, Google Research nastavlja poticati napredak u prognoziranju poplava i pridonositi zajedničkom cilju ublažavanja razarajućeg utjecaja poplava diljem svijeta.
Izvor:
Google Research Publications
The source of the article is from the blog maestropasta.cz