تحلیل پیش‌بینی سیل‌ها بر اساس یادگیری عمیق با تکنولوژی‌های پیشرفته

مقدمه:
سیل‌ها، شدیدترین و شایع‌ترین فاجعه‌های طبیعی، تأثیر ویرانگری بر جوامع جهانی را باعث می‌شوند و هر ساله تقریباً 50 میلیارد دلار خسارت مالی به بار می‌آورند. افزایش حوادث مربوط به سیل از سال 2000 به بعد، در بخشی ناشی از تغییرات آب و هوایی، فشار و فوریت برای بهبود سامانه‌های هشدار زودانی را بالا برده است. این سامانه‌ها نقش بحرانی در نجات جان افراد دارند، به خصوص برای 1.5 میلیارد نفر از جمعیت جهان که حدود 19 درصد از جمعیت جهانی را تشکیل می‌دهند و در معرض بالقوه‌های قابل ملاحظه از حوادث شدید سیل قرار دارند. یک پژوهش نوآورانه گوگل ریسرچ، توانایی یادگیری ماشین (ML) و هوش مصنوعی (AI) را به‌کار برده است تا تحولی در پیش‌بینی سیل‌ها به‌صورت جهانی ایجاد کند.

گسترش دامنه پیش‌بینی‌های سیل:
در مقاله‌شان با عنوان “پیش‌بینی جهانی سیل‌های شدید در حوضه‌های غیرتوسعه شده”، منتشر شده در مجله Nature، گوگل ریسرچ بهبودهای قابل توجهی که از طریق فناوری‌های ML امکان‌پذیر شده است را برجسته کرده است. با استفاده از مدل‌های پایه‌گذاری شده بر هوش مصنوعی، پلتفرم Flood Hub اکنون پیش‌بینی‌های رودخانه‌ای براساس زمان‌واقعی تا هفت روز آینده برای بیش از 80 کشور ارائه می‌دهد. این داده‌ها افراد، جوامع، دولت‌ها و سازمان‌های بین‌المللی را مجاب به اتخاذ اقدامات پیشگیرانه برای حفاظت از جمعیت‌های آسیب‌پذیر می‌سازد.

تأثیر فناوری‌های ML:
با همکاری با شرکای برجسته از جمله موسسات آموزش عالی، دولت‌ها و سازمان‌های غیردولتی، گوگل ریسرچ در یک سفر چندین ساله به منظور توسعه مدل‌های پیش‌بینی سیل بر مبنای ML به کار گرفته است. این فناوری‌های پیشرفته از طریق تحقیقات گسترده و استفاده از مدل‌های مبتنی بر LSTM بهترین عملکردها را نشان داده‌اند. مدل‌های LSTM تراز اطلاعاتی بالاتری در شبیه‌سازی رویدادهای شدید دارند، حتی زمانی که رویدادها جزو داده‌های آموزشی نباشند. نتیجه حضور خارق‌العاده قابل اعتمادی از پیش‌بینی‌های جهانی از صفر تا پنج روز، ایجاد امکانات پیش‌بینی سیل در آفریقا و آسیا به اندازه اروپا را به همراه داشته است.

مدیونسازی چالش‌های کمبود داده:
یکی از چالش‌های مهم در پیش‌بینی سیل، کمبود دقیق و قابل اعتماد داده‌های محلی در بسیاری از مناطق است. ایستگاه‌های اندازه‌گیری میزان جریان رودخانه، که اطلاعات حیاتی برای مدل‌های هیدرولوژیکی فراهم می‌کنند، نصب و نگهداری هزینه‌بر هستند. علاوه بر این، یک رابطه بین تولید ناخالص داخلی کشور و دسترسی عمومی به داده‌ها وجود دارد، به‌طوری که کشورهای با درآمد کمتر دسترسی محدودیت دارند. فناوری‌های ML با اجازه یک مدل تکینه به آموزش در داده‌های رودخانه‌ای جهانی تسری می‌دهند، به‌گونه‌ای که پیش‌بینی‌ها برای هر محل رودخانه، از جمله تکسیرات بدون ایستگاه‌های اندازه‌گیری، صورت می‌پذیرد.

پرهیز از سکوناپروری علم:
پیگیری گوگل ریسرچ از اصول علمی باز به انتشار مجموعه داده‌های هیدرولوژی بزرگ در Nature Scientific Data در سال 2023 منجر به پیشرفت‌های بیشتر در تحقیقات هیدرولوژی شده و همکاری بین دانشمندان جهانی را تشویق کرده است.

پررسیدگی‌های متداول:
س: چه تأثیری بر پیش‌بینی سیل دارند فناوری‌های ML؟
ج: فناوری‌های ML از طریق گسترش قابل اعتمادی از پیش‌بینی‌های فوری و بهبود دقت پیش‌بینی سیل‌ها تحولی در پیش‌بینی سیل‌ها ایجاد کرده‌اند، به‌ویژه در مناطقی که داده‌های مورد نیاز موجودیت کم دارند.

س: چگونه ML به چالش کمبود داده در پیش‌بینی سیل پاسخ می‌دهد؟
ج: مدل‌های ML می‌توانند به‌صورت جهانی با استفاده از داده‌های موجود رودخانه‌ای آموزش داده شوند، این امر به تداخل پیش‌بینی شامل تراز اطلاعات بیشتر در سطح جهانی برای پیش‌بینی سیل منجر می‌شود.

س: چه همکاری‌هایی گوگل ریسرچ با هدف بهبود قابلیت‌های پیش‌بینی سیل صورت گرفته است؟
ج: گوگل ریسرچ با موسسات آموزش عالی، دولت‌ها، سازمان‌های بین‌المللی و NGOها به منظور پیشرفت مدل‌های پیش‌بینی سیل بر مبنای ML همکاری کرده است. همکاری‌های برجسته شامل موسسه JKU برای یادگیری ماشین و پژوهشگران دانشگاه ییل است.

س: چگونه مدل پیش‌بینی رودخانه گوگل ریسرچ عمل می‌کند؟
ج: مدل پیش‌بینی رودخانه از مدل‌های مبتنی بر LSTM بهره می‌برد که داده‌های آب و هوایی تاریخی و اطلاعات پیش‌بینی شده را پردازش می‌کنند تا پیش‌بینی‌های آینده ارائه کنند. این رویکرد متوالی به دقت پیش‌بینی‌های رودخانه کمک می‌کند.

س: هدف پلتفرم Flood Hub از گوگل ریسرچ چیست؟
ج: پلتفرم Flood Hub اهدافی سرمایه‌گذاری می‌کند برای ارائه پیش‌بینی‌های رودخانه‌ای براساس زمان تا هفت روز آینده که شامل بیش از 80 کشور است. اطلاعات تولید شده توسط این پلتفرم افراد و سازمان‌های مختلف را توانمند می‌سازد که اقدامات پیشگیرانه را انجام دهند و جمعیت‌های آسیب‌پذیر را حفظ کنند.

نتیجه:
استفاده نوآورانه گوگل ریسرچ از فناوری‌های ML، پیش‌بینی سیل‌ها را به صورت جهانی تحولی داده است. با بهره‌گیری از قدرت مدل‌های برپایه AI، پلتفرم Flood Hub اکنون پیش‌بینی‌های رودخانه‌ای براساس زمان تا هفت روز آینده ارائه می‌دهد و توانمندی بهتر برای حفاظت از جمعیت‌های آسیب‌پذیر را فراهم می‌کند. از طریق همکاری با موسسات آموزش عالی و انتشار مجموعه‌های داده باز، گوگل ریسرچ همچنان پیشرفت‌های در پیش‌بینی سیل ایجاد می‌کند و به هدف مشترک کاهش تأثیر ویرانگری سیل‌ها در جهان کمک می‌کند.

منبع:
تحقیقات گوگل ریسرچ

The source of the article is from the blog radardovalemg.com