Uvod:
Poplave, najpogostejša naravna nesreča, puščajo uničujoče posledice za skupnosti po celem svetu, povzročajo približno 50 milijard dolarjev finančnih škod letno. Naraščanje poplavno povezanih nesreč od leta 2000, deloma posledica podnebnih sprememb, je povečalo nujnost izboljšanja zgodnjih opozorilnih sistemov. Ti sistemi igrajo ključno vlogo pri reševanju življenj, še posebej za 1,5 milijarde ljudi, kar predstavlja 19 % svetovnega prebivalstva, ki so izpostavljeni znatnim tveganjem zaradi hudih poplav.
Razširjanje dosega napovedi poplav:
V svoji objavi “Global prediction of extreme floods in ungauged watersheds,” objavljeni v reviji Nature, Google Research izpostavlja pomembne izboljšave, omogočene s tehnologijami AI. S pomočjo modelov na osnovi AI sedaj platforma Flood Hub zagotavlja napovedi rečnih poplav v realnem času do sedem dni vnaprej za več kot 80 držav. Te podatke posameznikom, skupnostim, vladam in mednarodnim organizacijam omogočajo, da sprejmejo preventivne ukrepe za zaščito ogroženega prebivalstva.
Vpliv tehnologij na strojnem učenju:
Google Research je v sodelovanju z uglednimi partnerji, vključno z akademskimi ustanovami, vladami in nevladnimi organizacijami, se lotil večletnega razvoja modelov napovedovanja poplav na osnovi strojnega učenja. S stalnimi raziskavami in uporabo modelov na osnovi LSTM so te napredne tehnologije pokazale, da prekašajo tradicionalne hidrološke modele. Modeli LSTM kažejo boljšo natančnost pri simuliranju ekstremnih dogodkov, tudi ko ti dogodki niso del podatkov za učenje. Rezultat je izjemen razširitev zanesljivosti globalnih napovedi sedaj od nič do pet dni, približevanje napovedovanja poplav v Afriki in Aziji evropskim standardom.
Reševanje izzivov pomanjkanja podatkov:
Eden od pomembnih izzivov pri napovedovanju poplav je pomanjkanje natančnih in zanesljivih lokalnih podatkov v mnogih regijah. Merilne postaje za pretok rek, ki zagotavljajo ključne informacije za hidrološke modele, so drage za namestitev in vzdrževanje. Poleg tega obstaja povezava med BDP države in razpoložljivostjo javno dostopnih podatkov, pri čemer imajo države z nižjimi dohodki omejene vire podatkov. Tehnologije strojnega učenja ponujajo preoblikovalno rešitev, saj omogočajo, da se en model usposobi na voljo podatkih rek globalno, kar omogoča napovedi za katerokoli lokacijo reke, vključno z tistimi brez merilnih postaj.
Objemanje odprte znanosti:
Zavzetost Googlovega raziskovanja za odprto znanost je privedla do izdaje obsežnega hidrološkega podatkovnega niza v reviji Nature Scientific Data leta 2023. Ta skupnostno usmerjeni podatkovni niz omogoča nadaljnje napredke v hidroloških raziskavah in spodbuja sodelovanje med znanstveniki po celem svetu.
FAQ:
Q: Kakšen je pomen tehnologij strojnega učenja pri napovedovanju poplav?
A: Tehnologije strojnega učenja so revolucionizirale napovedovanje poplav s širjenjem zanesljivosti trenutnih napovedi in izboljšanjem natančnosti napovedi poplav, zlasti v regijah z omejenimi razpoložljivimi podatki.
Q: Kako se tehnologije strojnega učenja spopadajo s izzivom pomanjkanja podatkov pri napovedovanju poplav?
A: Modeli strojnega učenja se lahko globalno usposobijo na razpoložljivih podatkih rek, kar omogoča napovedi za neraziskane porečja, kjer so podatki omejeni. To omogoča bolj celovito pokritost napovedovanja poplav na globalni ravni.
Q: Kakšna sodelovanja je izvedel Google Research za izboljšanje sposobnosti napovedovanja poplav?
A: Google Research je sodeloval z akademskimi ustanovami, vladami, mednarodnimi organizacijami in nevladnimi organizacijami pri razvoju modelov napovedovanja poplav na osnovi strojnega učenja. Pomembna sodelovanja vključujejo Inštitut za strojno učenje JKU in raziskovalce na Univerzi Yale.
Q: Kako deluje model napovedi reke Google Research-a?
A: Model napovedi reke izkorišča modele na osnovi LSTM, ki obdelujejo zgodovinske vremenske podatke in napovedane vremenske podatke za napovedovanje prihodnosti. Ta zaporedni pristop izboljšuje natančnost napovedi reke.
Q: Kakšen je cilj platforme Flood Hub s strani Google Research?
A: Platforma Flood Hub si prizadeva zagotoviti napovedi rečnih poplav v realnem času do sedem dni vnaprej, pokrivajoč več kot 80 držav. Informacije, ustvarjene s strani platforme, omogočajo različnim deležnikom, da sprejmejo preventivne ukrepe in zaščitijo ogroženo prebivalstvo.
Zaključek:
Inovativna raba tehnologij strojnega učenja s strani Google Research je revolucionirala napovedovanje poplav na globalni ravni. Z izkoriščanjem moči modelov na osnovi AI, platforma Flood Hub sedaj ponuja napovedi rečnih poplav v realnem času do sedem dni vnaprej, izboljšuje sposobnost zaščite ogroženega prebivalstva. S sodelovanjem z akademskimi ustanovami in izdajo odprtih podatkovnih nizov Google Research nadaljuje z vodenjem napredka pri napovedovanju poplav in prispeva k skupnemu cilju blaženja uničujočega vpliva poplav po celem svetu.
The source of the article is from the blog kunsthuisoaleer.nl