Oversvømmelser er en almindelig naturkatastrofe verden over, der forårsager betydelige skader og tab af liv. I et forsøg på at give tidlige advarsler og mindske oversvømmelsers indvirkning har Google for nylig annonceret et gennembrud i brugen af kunstig intelligens til succesfuldt at forudsige flodoversvømmelser op til syv dage i forvejen i visse tilfælde. Resultaterne af denne forskning er blevet offentliggjort i det prestigefyldte videnskabelige tidsskrift Nature.
Forudsigelse af oversvømmelser har været en udfordrende opgave på grund af manglen på vandløbsmålere i de fleste floder. Google overvandt imidlertid denne forhindring ved at træne maskinlæringsmodeller med et bredt udvalg af relevante data, herunder historiske begivenheder, flodniveaumålinger, højde og terrænmålinger. Ved at generere lokaliserede kort og køre hundredtusinder af simulationer på hver placering kunne Googles modeller præcist forudsige kommende oversvømmelser.
Mens de modeller, Google har opbygget, var meget præcise for specifikke steder, sigter virksomheden mod at anvende disse teknikker på globalt niveau for at imødekomme oversvømmelsesforudsigelser over hele verden. Selvom den gennemsnitlige forudsigelsestidslinje i øjeblikket ligger på omkring fem dage, mener Google, at den betydeligt har udvidet pålideligheden af de aktuelt tilgængelige globale forudsigelser fra nul til fem dage. Desuden har disse teknikker markant forbedret prognoserne i underrepræsenterede regioner, såsom visse dele af Afrika og Asien.
Denne AI-drevne teknologi til forudsigelse af oversvømmelser har gjort det muligt for Google at give nøjagtige oversvømmelsesprognoser for 80 lande, der dækker en samlet befolkning på 460 millioner. Virksomheden har gjort disse prognoser tilgængelige gennem forskellige platforme, herunder Google Search, Google Maps og Android-notifikationer. Derudover kan brugerne også få adgang til disse oplysninger via Googles egen Flood Hub webapp, der har været i drift siden 2022.
Ofte stillede spørgsmål (FAQ):
-
Hvor præcise er Googles oversvømmelsesforudsigelser?
Googles oversvømmelsesforudsigelser har været meget præcise for specifikke steder, hvor visse oversvømmelser har været vellykket forudsagt op til syv dage i forvejen. -
Hvilke data bruger Google til at træne sine maskinlæringsmodeller?
Google inkluderer forskellige data, inklusive historiske begivenheder, flodniveaumålinger, højde og terrændata, til at træne sine maskinlæringsmodeller. -
Hvilke platforme giver adgang til Googles oversvømmelsesprognoser?
Googles oversvømmelsesprognoser er tilgængelige gennem Google Search, Google Maps, Android-notifikationer og virksomhedens Flood Hub webapp. -
Hvad er Googles fremtidige planer inden for oversvømmelsesforudsigelse?
Google har til hensigt yderligere at udforske potentialet for maskinlæring i at skabe bedre oversvømmelsesforudsigelsesmodeller. Virksomheden samarbejder med akademiske forskere for at forfine sin AI-drevne tilgang og sigter mod at udvikle en global end-to-end platform til oversvømmelsesforudsigelse.
Denne artikel indeholder affiliatelinks; hvis du klikker på et sådant link og foretager et køb, kan vi tjene en provision.
Oversvømmelser er en global bekymring, der påvirker mange lande og forårsager omfattende skade og tab af liv. Det seneste gennembrud fra Google i brugen af kunstig intelligens til at forudsige flodoversvømmelser op til syv dage i forvejen har potentiale til markant at mindske indvirkningen af disse katastrofer.
Manglen på vandløbsmålere i de fleste floder har udgjort en udfordring for en præcis forudsigelse af oversvømmelser. Dog overvandt Google denne hurdle ved at træne maskinlæringsmodeller med et bredt udvalg af relevante data. Dette inkluderer historiske begivenheder, flodniveaumålinger, højde- og terrændata. Ved at generere lokaliserede kort og udføre hundredtusinder af simuleringer på hver placering var Googles AI-modeller i stand til at levere nøjagtige prognoser for kommende oversvømmelser.
Selvom de modeller, Google har opbygget, var meget præcise for specifikke steder, er virksomheden forpligtet til at anvende disse teknikker på globalt niveau. I øjeblikket ligger den gennemsnitlige forudsigelsestidslinje på omkring fem dage, hvilket betydeligt udvider pålideligheden af globale prognoser, der tidligere ikke gav nogen forvarsel. Denne teknologi har vist sig særligt gavnlig for regioner, der tidligere blev underrepræsenteret i oversvømmelsesprognoser, såsom dele af Afrika og Asien.
Googles AI-drevne teknologi til forudsigelse af oversvømmelser dækker nu 80 lande og påvirker en samlet befolkning på 460 millioner. Virksomheden har gjort disse prognoser tilgængelige gennem populære platforme som Google Search, Google Maps og Android-notifikationer. Brugerne kan også få adgang til oplysningerne via Googles proprietære Flood Hub webapp, som har været operationel siden 2022.
Brancheprognoser og Marked:
Industrien for oversvømmelsesforudsigelser forventes at opleve betydelig vækst i de kommende år på grund af fremskridt inden for AI- og maskinlæringsteknologierne. Det globale marked for oversvømmelsesforudsigelser forventes at nå 2,6 milliarder dollars inden 2027, med en samlet årlig vækstrate (CAGR) på 9,6% fra 2020 til 2027. Denne vækst kan tilskrives stigende investeringer i AI-baserede oversvømmelsesforudsigelsessystemer og den stigende bevidsthed om behovet for tidlige oversvømmelsesadvarsler.
Adoptionen af AI inden for oversvømmelsesforudsigelser er ikke begrænset til Google. Andre tech-giganter som IBM og Microsoft investerer også i at udvikle lignende teknologier til at forbedre oversvømmelsesforudsigelser og katastrofemanagement. Disse virksomheder samarbejder med regeringer og forskningsinstitutioner for at forbedre nøjagtigheden og pålideligheden af oversvømmelsesprognoser.
Udfordringer i oversvømmelsesforudsigelser:
Selvom AI-drevne oversvømmelsesforudsigelser har vist lovende resultater, er der stadig udfordringer at tage fat på. En stor bekymring er tilgængeligheden og kvaliteten af data. Nøjagtig og opdateret information, såsom flodniveau-målinger og terrændata, er afgørende for at træne AI-modellerne. At sikre kontinuerlig indsamling og deling af disse data på tværs af forskellige regioner er afgørende for at forbedre nøjagtigheden af oversvømmelsesprognoser.
Desuden udgør tilgængeligheden af oversvømmelsesprognoser i udviklingslande og fjerne regioner en udfordring. Begrænset internetforbindelse, mangel på teknologisk infrastruktur og sprogbarrierer kan hindre den brede anvendelse af AI-baserede systemer til oversvømmelsesforudsigelser. Samarbejdsinitiativer mellem regeringer, tech-virksomheder og NGO’er er nødvendige for at overvinde disse barrierer og gøre nøjagtige oversvømmelsesprognoser let tilgængelige for alle.
Relaterede Links:
– IBM Website
– Microsoft Website
– Nature Journal
The source of the article is from the blog hashtagsroom.com