Overstromingen zijn een wereldwijde zorg, met veel landen die te maken hebben met aanzienlijke schade en verlies van mensenlevens. De recente doorbraak van Google in het gebruik van kunstmatige intelligentie (AI) om rivieroverstromingen tot zeven dagen van tevoren te voorspellen, heeft het potentieel om de impact van deze rampen aanzienlijk te verminderen.
Het gebrek aan stroommetingsmeters in de meeste rivieren vormde een uitdaging bij het nauwkeurig voorspellen van overstromingen. Google heeft echter deze hindernis overwonnen door machine learning-modellen te trainen met een breed scala aan relevante gegevens. Dit omvat historische gebeurtenissen, rivierpeilmetingen, hoogte en terreinmetingen. Door lokale kaarten te genereren en honderdduizenden simulaties op elke locatie uit te voeren, konden de AI-modellen van Google nauwkeurige voorspellingen doen voor komende overstromingen.
Hoewel de modellen die door Google zijn ontwikkeld zeer nauwkeurig waren voor specifieke locaties, is het bedrijf van plan deze technieken op wereldwijde schaal toe te passen. Momenteel staat de gemiddelde voorspellingstermijn op ongeveer vijf dagen, wat de betrouwbaarheid van de wereldwijde voorspellingen aanzienlijk heeft vergroot, wat voorheen geen voorsprong opleverde. Deze technologie heeft zich met name nuttig bewezen voor regio’s die eerder ondervertegenwoordigd waren in overstromingsvoorspellingen, zoals delen van Afrika en Azië.
Google’s op AI gebaseerde overstromingsvoorspellingstechnologie bestrijkt nu 80 landen, met een totale bevolking van 460 miljoen mensen. Het bedrijf heeft deze voorspellingen toegankelijk gemaakt via populaire platforms zoals Google Zoeken, Google Maps en Android-notificaties. Bovendien kunnen gebruikers ook toegang krijgen tot de informatie via de gepatenteerde Flood Hub-webapplicatie van Google, die sinds 2022 operationeel is.
Veelgestelde Vragen (FAQ):
Hoe nauwkeurig zijn de voorspellingen van Google over overstromingen?
De voorspellingen van Google over overstromingen waren zeer nauwkeurig voor specifieke locaties, waarbij sommige overstromingen succesvol tot zeven dagen van tevoren werden voorspeld.
Welke gegevens gebruikt Google om zijn machine learning-modellen te trainen?
Google integreert verschillende gegevens, waaronder historische gebeurtenissen, rivierpeilmetingen, hoogte en terreinmetingen, om zijn machine learning-modellen te trainen.
Welke platforms bieden toegang tot de overstromingsvoorspellingen van Google?
De overstromingsvoorspellingen van Google zijn beschikbaar via Google Zoeken, Google Maps, Android-notificaties en de Flood Hub-webapplicatie van het bedrijf.
Wat zijn de toekomstplannen van Google op het gebied van overstromingsvoorspelling?
Google is van plan om verder te verkennen hoe machine learning kan worden ingezet om betere overstromingsvoorspellingsmodellen te ontwikkelen. Het bedrijf werkt samen met academische onderzoekers om zijn op AI gebaseerde benadering te verfijnen en streeft naar de ontwikkeling van een wereldwijd end-to-end overstromingsvoorspellingsplatform.
Industrie- en Marktvoorspellingen:
De overstromingsvoorspellingsindustrie zal naar verwachting de komende jaren aanzienlijke groei doormaken vanwege de vooruitgang in AI- en machine learning-technologieën. De wereldwijde markt voor overstromingsvoorspelling zal naar verwachting tegen 2027 $2,6 miljard bereiken, met een samengestelde jaarlijkse groeifactor (CAGR) van 9,6% van 2020 tot 2027. Deze groei is te danken aan toenemende investeringen in op AI gebaseerde overstromingsvoorspellingssystemen en de groeiende bewustwording van de noodzaak van vroegtijdige overstromingswaarschuwingen.
De adoptie van AI in overstromingsvoorspelling beperkt zich niet tot Google. Andere techreuzen, zoals IBM en Microsoft, investeren ook in de ontwikkeling van vergelijkbare technologieën om de overstromingsvoorspelling en rampenbeheer te verbeteren. Deze bedrijven werken samen met overheden en onderzoeksinstellingen om de nauwkeurigheid en betrouwbaarheid van overstromingsvoorspellingen te verbeteren.
Uitdagingen in Overstromingsvoorspelling:
Hoewel op AI gebaseerde overstromingsvoorspelling veelbelovende resultaten heeft opgeleverd, zijn er nog steeds uitdagingen te overwinnen. Een belangrijke zorg is de beschikbaarheid en kwaliteit van gegevens. Nauwkeurige en actuele informatie, zoals rivierpeilmetingen en terreingegevens, is cruciaal voor het trainen van de AI-modellen. Het waarborgen van de continue verzameling en uitwisseling van deze gegevens over verschillende regio’s is essentieel voor het verbeteren van de nauwkeurigheid van overstromingsvoorspellingen.
Verder vormt de toegankelijkheid van overstromingsvoorspellingen in ontwikkelingslanden en afgelegen regio’s een uitdaging. Beperkte internetverbindingen, gebrek aan technologische infrastructuur en taalbarrières kunnen de brede acceptatie van op AI gebaseerde overstromingsvoorspellingssystemen belemmeren. Samenwerking tussen overheden, techbedrijven en NGO’s is vereist om deze obstakels te overwinnen en nauwkeurige overstromingsvoorspellingen gemakkelijk toegankelijk te maken voor iedereen.
Gerelateerde Links:
– IBM-website
– Microsoft-website
– Tijdschrift Nature
The source of the article is from the blog bitperfect.pe