Povodně jsou běžnou přírodní katastrofou po celém světě, způsobující značné škody a ztráty na životech. S cílem poskytnout časná varování a minimalizovat dopady povodní, společnost Google nedávno oznámila průlom v použití umělé inteligence (AI) k úspěšné predikci říčních povodní až o sedm dnů dopředu ve vybraných případech. Výsledky této studie byly publikovány v prestižní vědecké revue Nature.
Predikce povodní byla dosud složitou úlohou kvůli nedostatku měřicích přístrojů většiny řek. Nicméně Google tento problém překonal tím, že trénoval strojové učící modely s širokou škálou relevantních dat, včetně historických událostí, úrovní hladin řek, nadmořských výšek a údajů o terénu. Generováním lokalizovaných map a provozováním stovek tisíc simulací na každém místě byly modely Google schopny přesně předvídat blížící se povodně.
Zatímco modely vyvinuté společností Google byly velmi přesné pro konkrétní lokality, firma si klade za cíl využít tyto techniky globálně k predikci povodní po celém světě. I když průměrný časový horizont predikce je v současnosti kolem pěti dnů, Google uvádí, že významně prodloužila spolehlivost dostupných globálních předpovědí povodní z nuly na pět dnů. Navíc tyto techniky výrazně zkvalitnily predikci v oblastech, které dosud nebyly dostatečně zastoupeny, jako jsou některé části Afriky a Asie.
Tato technologie predikce povodní řízená umělou inteligencí umožnila Googlu poskytnout přesné předpovědi povodní pro 80 zemí, zahrnující celkovou populaci 460 milionů lidí. Společnost tyto předpovědi zpřístupnila prostřednictvím různých platforem, včetně Google Search, Google Maps a notifikací pro Android. Uživatelé mohou také přistupovat k těmto informacím prostřednictvím webové aplikace Google Flood Hub, která je v provozu od roku 2022.
Často kladené dotazy (FAQ):
- Jak přesné jsou predikce povodní společnosti Google?
Predikce povodní společnosti Google byly velmi přesné pro konkrétní lokality, některé povodně byly úspěšně předpovězeny až o sedm dnů dopředu. - Jaká data Google používá k trénování svých strojových učících modelů?
Google zahrnuje různá data, včetně historických událostí, úrovní hladin řek, nadmořských výšek a údajů o terénu k trénování svých strojových učících modelů. - Které platformy poskytují přístup k předpovědím povodní Googlu?
Předpovědi povodní Googlu jsou dostupné prostřednictvím Google Search, Google Maps, notifikací pro Android a webové aplikace Google Flood Hub. - Jaké jsou budoucí plány Googlu v oblasti predikce povodní?
Google plánuje dále zkoumat potenciál strojového učení při tvorbě lepších modelů predikce povodní. Firma spolupracuje s akademickými výzkumníky na zdokonalení svého přístupu řízeného umělou inteligencí a má za cíl vyvinout globální end-to-end platformu pro predikci povodní.
Tento článek obsahuje odkazy na partnerské weby; pokud na takový odkaz kliknete a provedete nákup, můžeme získat provizi.
Povodně jsou globální záležitostí, ovlivňující mnoho zemí a způsobující rozsáhlé škody a ztráty na životech. Nedávný průlom Googlu v použití umělé inteligence (AI) k předpovídání říčních povodní až o sedm dnů dopředu má potenciál výrazně snížit dopady těchto katastrof.
Nedostatek měřicích přístrojů většině řek v minulosti představoval výzvu pro přesné predikce povodní. Nicméně Google tento překážku překonal trénováním strojových učících modelů s širokou škálou relevantních dat. Mezi ně patří historické události, úrovně hladin řek, nadmořské výšky a údaje o terénu. Generováním lokalizovaných map a prováděním stovek tisíc simulací v jednotlivých lokalitách byly AI modely vytvořené Googlem schopny poskytnout přesné předpovědi pro blížící se povodně.
Zatímco modely vyvinuté společností Google byly velmi přesné pro konkrétní lokality, firma se zavázala aplikovat tyto techniky na globální úrovni. V současnosti průměrný časový horizont predikce má trvání asi pět dní, což významně prodlužuje spolehlivost globálních předpovědí, které předtím neumožňovaly žádné časové předstihy. Tato technologie se osvědčila zejména v regionech, které byly dosud nedostatečně zastoupeny v předpovědích povodní, jako jsou části Afriky a Asie.
Predikce povodní řízená umělou inteligencí od Googlu nyní pokrývá 80 zemí, ovlivňujíc celkovou populaci 460 milionů lidí. Společnost tyto předpovědi zpřístupnila prostřednictvím populárních platforem jako Google Search, Google Maps a notifikací pro Android. Uživatelé také mohou přístupovat k informacím pomocí webové aplikace Google Flood Hub, která je v provozu od roku 2022.
Tržní prognózy:
Industrie předpovědí povodní se očekává významný růst v nadcházejících letech díky pokroku v oblasti umělé inteligence a technologií strojového učení. Globální trh s předpověďmi povodní má být podle odhadů v roce 2027 ve výši 2,6 miliardy dolarů s ročním růstem o 9,6 % od roku 2020 do 2027. Tento růst lze přičíst zvýšeným investicím do systémů předpovědí povodní založených na umělé inteligenci a rostoucímu povědomí o potřebě časných varování před povodněmi.
Přijetí umělé inteligence při predikci povodní není omezeno pouze na Google. Ostatní technologická giganti, jako například IBM a Microsoft, také investují do vývoje podobných technologií k zlepšení predikce povodní a řízení katastrof. Tyto společnosti spolupracují s vládami a výzkumnými institucemi s cílem zvýšit přesnost a spolehlivost předpovědí povodní.
Problémy v oblasti predikce povodní:
I když predikce povodní řízená umělou inteligencí přinesla slibné výsledky, stále je zapotřebí řešit určité výzvy. Jedním z hlavních problémů je dostupnost a kvalita dat. Přesné a aktuální informace, jako jsou úrovně hladin řek a údaje o terénu, jsou klíčové pro trénování modelů AI. Zajištění kontinuálního sběru a sdílení těchto dat napříč různými regiony je nezbytné pro zlepšení přesnosti předpovědí povodní.
Dále problémem je dostupnost předpovědí povodní v rozvíjejících se zemích a vzdálených oblastech. Omezená internetová konektivita, nedostatečná technologická infrastruktura a jazykové bariéry mohou bránit širokému přijetí systémů předpovědí povodní řízených AI. Je zapotřebí společné úsilí vlád, technologických společností a nevládních organizací k překonání těchto překážek a k zajištění snadné dostupnosti přesných předpovědí povodní pro všechny.
Odkazy:
– IBM web
– Microsoft web
– Nature Journal
The source of the article is from the blog be3.sk