Introduzione:
Le inondazioni, il disastro naturale più comune, lasciano un impatto devastante sulle comunità di tutto il mondo, causando approssimativamente 50 miliardi di dollari di danni finanziari ogni anno. L’aumento dei disastri correlati alle inondazioni dal 2000, in parte dovuto ai cambiamenti climatici, ha aumentato l’urgenza di migliorare i sistemi di allarme precoce. Questi sistemi svolgono un ruolo critico nel salvare vite umane, specialmente per i 1,5 miliardi di persone, pari al 19% della popolazione globale, che sono esposte a rischi considerevoli da eventi inondativi gravi. In uno studio di ricerca rivoluzionario, Google Research ha sfruttato il potere del machine learning (ML) e dell’intelligenza artificiale (AI) per rivoluzionare la previsione delle inondazioni su scala globale.
Espansione della portata delle previsioni di inondazioni:
Nella loro pubblicazione “Previsione globale delle inondazioni estreme in bacini idrografici non monitorati”, pubblicata su Nature, Google Research sottolinea i significativi miglioramenti resi possibili attraverso le tecnologie ML. Utilizzando modelli basati su AI, la piattaforma Flood Hub fornisce ora previsioni in tempo reale sui fiumi fino a sette giorni in anticipo per oltre 80 paesi. Questi dati permettono ad individui, comunità, governi e organizzazioni internazionali di adottare misure proattive per proteggere le popolazioni vulnerabili.
L’impatto delle tecnologie ML:
Lavorando in collaborazione con partner stimati, tra cui istituti accademici, governi e ONG, Google Research ha intrapreso un viaggio pluriennale per sviluppare modelli di previsione delle inondazioni basati su ML. Attraverso una ricerca approfondita e l’utilizzo di modelli basati su LSTM, queste tecnologie avanzate hanno dimostrato di superare i modelli tradizionali di idrologia. I modelli LSTM mostrano una maggiore precisione nella simulazione di eventi estremi, anche quando gli eventi non fanno parte dei dati di addestramento. Il risultato è un notevole ampliamento della affidabilità delle previsioni globali dai zero ai cinque giorni, portando le capacità di previsione delle inondazioni in Africa e in Asia all’altezza di quelle in Europa.
Affrontare le sfide della scarsità di dati:
Una delle sfide significative nella previsione delle inondazioni è la mancanza di dati locali precisi e affidabili in molte regioni. Le stazioni di misurazione del deflusso dei fiumi, che forniscono informazioni cruciali per i modelli idrologici, sono costose da installare e mantenere. Inoltre, c’è una correlazione tra il PIL di un paese e la disponibilità di dati accessibili al pubblico, con i paesi a basso reddito che dispongono di risorse dati limitate. Le tecnologie ML offrono una soluzione trasformativa consentendo ad un singolo modello di essere addestrato su dati globali disponibili sui fiumi, effettuando previsioni per qualsiasi posizione fluviale, comprese quelle senza stazioni di monitoraggio.
Abbracciare la scienza aperta:
L’impegno di Google Research per la scienza aperta ha portato al rilascio di un ampio dataset idrologico su Nature Scientific Data nel 2023. Questo dataset guidato dalla comunità facilita ulteriori progressi nella ricerca idrologica e incoraggia la collaborazione tra gli scienziati di tutto il mondo.
FAQ:
Q: Qual è la significatività delle tecnologie ML nella previsione delle inondazioni?
A: Le tecnologie ML hanno rivoluzionato la previsione delle inondazioni estendendo l’affidabilità delle previsioni e migliorando la precisione delle previsioni delle inondazioni, in particolare nelle regioni con disponibilità limitata di dati.
Q: Come affronta ML la sfida della scarsità di dati nella previsione delle inondazioni?
A: I modelli ML possono essere addestrati globalmente utilizzando i dati disponibili sui fiumi, consentendo di effettuare previsioni per bacini non monitorati dove i dati sono limitati. Questo consente una copertura più ampia della previsione delle inondazioni su scala globale.
Q: Quali collaborazioni ha intrapreso Google Research per migliorare le capacità di previsione delle inondazioni?
A: Google Research ha collaborato con istituti accademici, governi, organizzazioni internazionali e ONG per sviluppare modelli di previsione delle inondazioni basati su ML. Tra le collaborazioni degne di nota vi sono l’Istituto JKU per l’Apprendimento Automatico e i ricercatori dell’Università di Yale.
Q: Come funziona il modello di previsione dei fiumi di Google Research?
A: Il modello di previsione dei fiumi sfrutta modelli basati su LSTM, che elaborano dati meteorologici storici e previsti per effettuare previsioni future. Questo approccio sequenziale migliora la precisione delle previsioni fluviali.
Q: Qual è l’obiettivo della piattaforma Flood Hub di Google Research?
A: La piattaforma Flood Hub mira a fornire previsioni in tempo reale sui fiumi fino a sette giorni in anticipo, coprendo oltre 80 paesi. Le informazioni generate dalla piattaforma permettono ai vari portatori di interessi di adottare azioni preventive e proteggere le popolazioni vulnerabili.
Conclusione:
L’innovativo utilizzo delle tecnologie ML da parte di Google Research ha rivoluzionato la previsione delle inondazioni su scala globale. Sfruttando il potere dei modelli basati su AI, la piattaforma Flood Hub offre ora previsioni in tempo reale sui fiumi fino a sette giorni in anticipo, migliorando la capacità di proteggere le popolazioni vulnerabili. Attraverso le collaborazioni con istituzioni accademiche e il rilascio di dataset aperti, Google Research continua a guidare i progressi nella previsione delle inondazioni e contribuire all’obiettivo collettivo di mitigare l’impatto devastante delle inondazioni in tutto il mondo.
Fonte:
Pubblicazioni di Google Research
The source of the article is from the blog macnifico.pt