Introduction:
Povodně, nejčastější přírodní katastrofa, zanechávají poničující dopad na komunity po celém světě, způsobují každoročně zhruba 50 miliard dolarů finanční škody. Nárůst povodňových katastrof od roku 2000, částečně způsoben klimatickými změnami, zvyšuje naléhavost zlepšení systémů časné výstrahy. Tyto systémy sehrávají klíčovou roli při zachraňování životů, zejména pro 1,5 miliardy lidí, což představuje 19 % celosvětové populace, kteří jsou vystaveni značnému riziku ze strany závažných povodňových událostí. Ve vysoce inovativní výzkumné studii Google Research využil sílu strojového učení (ML) a umělé inteligence (AI) k revolučnímu předpovídání povodní na globální úrovni.
Rozšíření Dosahu Povodňových Předpovědí:
Ve svém článku „Globální předpověď extrémních povodní v nezkalibrovaných povodích,“ publikovaném v časopise Nature, Google Research zdůrazňuje významné zlepšení díky technologiím ML. Využitím modelů na bázi AI nyní Flood Hub platforma poskytuje reálné povodňové předpovědi řek až se sedmidenním předstihem pro více než 80 zemí. Tato data poskytují lidem, komunitám, vládám a mezinárodním organizacím možnost přijmout preventivní opatření ke zlepšení ochrany ohrožených populací.
Vliv Technologií ML:
Spoluprací s uznávanými partnery, včetně akademických institucí, vlád a nevládních organizací, se Google Research vydal na cestu vývoje modelů pro předpověď povodní na základě ML. Díky rozsáhlému výzkumu a využití modelů založených na LSTM tato pokročilá technologie prokázala svou převahu nad tradičními hydrologickými modely. Modely LSTM prokazují vyšší přesnost při simulaci extrémních událostí, i když tyto události nejsou součástí trénovacích dat. Výsledkem je pozoruhodné prodloužení spolehlivosti globálních předpokladů z nuly na pět dní, díky čemuž jsou schopnosti předpovídání povodní v Africe a Asii na úrovni Evropy.
Řešení Výzev Souvisejících s Nedostatkem Dat:
Jedním z klíčových problémů při předpovídání povodní je nedostatek přesných a spolehlivých místních dat v mnoha regionech. Stanice měřící průtok toků, které poskytují klíčové informace pro hydrologické modely, jsou nákladné na instalaci a údržbu. Navíc existuje korelace mezi HDP zemí a dostupností veřejně přístupných dat, přičemž země s nižším příjmem mají omezené datové zdroje. Technologie ML nabízejí transformační řešení tím, že umožňují trénování jediného modelu na dostupných datech o řekách globálně a předpovídání pro libovolné umístění řek, včetně těch bez měřících stanic.
Přijetí Otevřené Vědy:
Závazek Google Research k otevřené vědě vedl k uvolnění datové sady hydrologie s velkým vzorkem v Nature Scientific Data v roce 2023. Tato datová sada podporovaná komunitou usnadňuje další pokroky v hydrologickém výzkumu a podporuje spolupráci mezi vědci po celém světě.
Často kladené otázky:
Otázka: Jaký je význam technologií ML při předpovídání povodní?
Odpověď: Technologie ML zásadně změnily předpovídání povodní prodloužením spolehlivosti předpovědí a zlepšením přesnosti předpovědí povodní, zejména v oblastech s omezenou dostupností dat.
Otázka: Jak technologie ML řeší výzvu nedostatku dat při předpovídání povodní?
Odpověď: Modely ML lze trénovat globálně s využitím dostupných dat o tocích, což umožňuje provádět předpovědi pro nekalibrovaná povodí, kde jsou data omezena. To umožňuje rozšíření pokrytí předpovídání povodní na globální úrovni.
Otázka: S jakými spolupracemi se Google Research spojil k posílení schopností předpovídání povodní?
Odpověď: Google Research spolupracoval s akademickými institucemi, vládami, mezinárodními organizacemi a nevládními organizacemi na rozvoji modelů pro předpověď povodní na základě ML. Významné spolupráce zahrnují Institut pro strojové učení JKU a výzkumníky na Yale University.
Otázka: Jak funguje model předpovědi řek Google Research?
Odpověď: Model předpovědi řek využívá modely na bázi LSTM, které zpracovávají historická meteorologická data a předpověděná meteorologická data pro vytváření budoucích předpovědí. Tento postup zlepšuje přesnost předpovědí průtoku řek.
Otázka: Jaký je cíl platformy Flood Hub společnosti Google Research?
Odpověď: Platforma Flood Hub si klade za cíl poskytnout reálné povodňové předpovědi řek až se sedmidenním předstihem, pokrývající přes 80 zemí. Informace generované touto platformou posilují různé zainteresované strany, aby přijaly preventivní opatření a chránily zranitelné populace.
Závěr:
Inovativní využití technologií ML společností Google Research revolučně změnilo předpovídání povodní na globální úrovni. Využitím modelů na bázi AI nabízí platforma Flood Hub nyní reálné povodňové předpovědi řek až se sedmidenním předstihem, zlepšující schopnost chránit zranitelné populace. Díky spolupráci s akademickými institucemi a vydáváním otevřených datových sad pokračuje Google Research ve vedení pokroků ve v oblasti předpovídání povodní a přispívá k celkovému cíli zmírnění ničivého dopadu povodní po celém světě.
Zdroj:
Publikace Google Research
The source of the article is from the blog guambia.com.uy