Введение:
Наводнения, самое распространенное природное бедствие, оставляют разрушительное воздействие на общины по всему миру, причиняя приблизительно $50 млрд ущерба каждый год. Рост числа наводнений с 2000 года, частично обусловленный изменением климата, усилил необходимость улучшения систем преждевременного предупреждения. Эти системы играют критическую роль в спасении жизней, особенно для 1,5 млрд человек, составляющих 19% населения планеты, которые подвергаются значительным рискам от серьезных наводнений. В рамках передового исследования Google Research использовал силу машинного обучения и искусственного интеллекта для революционизации прогнозирования наводнений в мировом масштабе.
Расширение диапазона прогнозов наводнений:
В своей публикации «Глобальное прогнозирование экстремальных наводнений в неградуированных водосборах», опубликованной в Nature, Google Research подчеркивает значительные улучшения, достигнутые благодаря технологиям машинного обучения. Используя модели на основе искусственного интеллекта, платформа Flood Hub теперь позволяет предоставлять прогнозы уровня воды в реках в режиме реального времени на семь дней вперед для более чем 80 стран. Эти данные дает возможность людям, общинам, правительствам и международным организациям предпринимать проактивные меры для защиты уязвимых населенных пунктов.
Влияние технологий машинного обучения:
Сотрудничая с уважаемыми партнерами, включая академические учреждения, правительства и НПО, Google Research отправился в многолетнее путешествие для разработки моделей прогнозирования наводнений на основе машинного обучения. После обширных исследований и использования моделей на основе LSTM эти передовые технологии доказали свою превосходство над традиционными гидрологическими моделями. Модели LSTM демонстрируют более высокую точность в симуляции экстремальных событий, даже если эти события не входят в обучающие данные. Результатом является значительное увеличение надежности глобальных прогнозов с нуля до пяти дней, доведя возможности прогнозирования наводнений в Африке и Азии до уровня Европы.
Решение проблемы нехватки данных:
Одной из значительных проблем в прогнозировании наводнений является отсутствие точных и надежных данных на местном уровне во многих регионах. Гидрологические станции, измеряющие уровень воды в потоках, предоставляют критическую информацию для гидрологических моделей, и их установка и обслуживание дороги. Кроме того, есть корреляция между ВВП страны и доступностью публично-доступных данных, с более низкими странами-доходами, у которых ограниченные ресурсы данных. Технологии машинного обучения предлагают трансформационное решение, позволяя обучать одну модель по доступным данным о реке в мировом масштабе, делая прогнозы для любой речной локации, включая те, у которых нет гидрологических станций.
Принятие открытой науки:
Коммитмент Google Research к открытой науке привел к выпуску большого образцового гидрологического набора данных в Nature Scientific Data в 2023 году. Этот набор данных, созданный сообществом, облегчает дальнейшие усовершенствования в гидрологических исследованиях и стимулирует сотрудничество среди ученых по всему миру.
ЧаВО:
Q: Какое значение имеют технологии машинного обучения в прогнозировании наводнений?
A: Технологии машинного обучения революционизировали прогнозирование наводнений, расширив надежность настоящих прогнозов и увеличив точность прогнозов наводнений, особенно в регионах, где данные ограничены.
Q: Как технологии машинного обучения решают проблему нехватки данных в прогнозировании наводнений?
A: Модели машинного обучения могут обучаться глобально, используя доступные данные о реках, что позволяет делать прогнозы для неградуированных бассейнов, где данных недостаточно. Это позволяет обеспечить более полное покрытие прогнозирования наводнений в мировом масштабе.
Q: С какими коллаборациями сотрудничал Google Research для улучшения возможностей прогнозирования наводнений?
A: Google Research сотрудничал с академическими учреждениями, правительствами, международными организациями и НПО для развития моделей прогнозирования наводнений на основе машинного обучения. Известные коллаборации включают ИМК Институт машинного обучения и исследователей университета Йель.
Q: Как работает модель прогнозирования уровня воды в реках Google Research?
A: Модель прогнозирования уровня воды в реках использует модели на основе LSTM, которые обрабатывают исторические данные о погоде и прогнозы о погоде для предсказания будущих событий. Этот последовательный подход повышает точность прогнозов уровня воды в реках.
Q: Какова цель платформы Flood Hub Google Research?
A: Платформа Flood Hub нацелена на предоставление прогнозов уровня воды в реках в реальном времени на семь дней вперед, охватывая более 80 стран. Информация, созданная платформой, дает возможность различным заинтересованным сторонам принимать предупредительные меры и защищать уязвимые населенные пункты.
Заключение:
Инновационное использование технологий машинного обучения от Google Research революционизировало прогнозирование наводнений в мировом масштабе. Используя силу моделей на основе искусственного интеллекта, платформа Flood Hub теперь предлагает прогнозы уровня воды в реках в реальном времени на семь дней вперед, улучшая возможность защиты уязвимых населенных пунктов. Через сотрудничество с академическими учреждениями и выпуск открытых наборов данных, Google Research продолжает содействовать развитию прогнозирования наводнений и вносит свой вклад в общую цель смягчения разрушительного воздействия наводнений по всему миру.
The source of the article is from the blog kewauneecomet.com