Wprowadzenie:
Powodzie, będące najczęstszą klęską naturalną, mają niszczący wpływ na społeczności na całym świecie, powodując rocznie około 50 miliardów dolarów szkód finansowych. Wzrost liczby katastrof związanych z powodziami od roku 2000, częściowo z powodu zmian klimatycznych, zwiększył pilność poprawy systemów wczesnego ostrzegania. Te systemy odgrywają kluczową rolę w ratowaniu życia, zwłaszcza dla 1,5 miliarda ludzi, stanowiących 19% populacji globalnej, narażonych na znaczne ryzyko związane z poważnymi zdarzeniami powodziowymi. W przełomowym badaniu badawczym Google Research wykorzystał potęgę uczenia maszynowego (ML) i sztucznej inteligencji (AI), aby zrewolucjonizować prognozy powodzi na skalę globalną.
Poszerzanie zakresu prognoz powodziowych:
W swojej publikacji „Global prediction of extreme floods in ungauged watersheds”, opublikowanej w Nature, Google Research podkreśla znaczące udoskonalenia możliwe dzięki technologiom ML. Korzystając z modeli opartych na AI, platforma Flood Hub teraz zapewnia prognozy rzek w czasie rzeczywistym do siedmiu dni z wyprzedzeniem dla ponad 80 krajów. Te dane umożliwiają osobom, społecznościom, rządom i organizacjom międzynarodowym podejmowanie środków zapobiegawczych w celu ochrony osób narażonych na szkody.
Wpływ technologii ML:
Współpracując z renomowanymi partnerami, w tym instytucjami akademickimi, rządami i organizacjami pozarządowymi, Google Research podjął wieloletnią podróż w celu opracowania modeli ML do prognozowania powodzi. Dzięki obszernym badaniom i wykorzystaniu modeli opartych na LSTM, te zaawansowane technologie udowodniły swoją wyższość nad tradycyjnymi modelami hydrologicznymi. Modele LSTM wykazują większą dokładność w symulowaniu skrajnych zdarzeń, nawet gdy zdarzenia te nie są częścią danych treningowych. Wynikiem jest znaczące rozszerzenie niezawodności globalnych prognoz od zera do pięciu dni, przybliżając możliwości prognozowania powodzi w Afryce i Azji do poziomu europejskiego.
Rozwiązywanie problemów związanych z niedoborem danych:
Jednym z głównych wyzwań w prognozach powodziowych jest brak dokładnych i wiarygodnych lokalnych danych w wielu regionach. Stanice pomiaru przepływu rzeki, które dostarczają istotne informacje dla modeli hydrologicznych, są kosztowne w instalacji i utrzymaniu. Ponadto istnieje korelacja między PKB kraju a dostępnością publicznie dostępnych danych, a kraje o niższych dochodach mają ograniczone zasoby danych. Technologie ML oferują przełomowe rozwiązanie, pozwalając na szkolenie jednego modelu na dostępnych danych rzecznych globalnie, umożliwiając prognozowanie dla dowolnej lokalizacji rzeki, w tym tych bez stacji pomiarowych.
Podejmowanie otwartej nauki:
Zobowiązanie Google Research do otwartej nauki doprowadziło do udostępnienia dużego zestawu danych hydrologicznych w czasopiśmie naukowym Nature Scientific Data w 2023 roku. Ten zbiór danych rozwijany przez społeczność ułatwia dalsze postępy w badaniach hydrologicznych i zachęca do współpracy między naukowcami na całym świecie.
FAQ:
Q: Jakie jest znaczenie technologii ML w prognozach powodziowych?
A: Technologie ML zrewolucjonizowały prognozy powodziowe poprzez rozszerzenie niezawodności prognoz na teraźniejszość i poprawę dokładności prognoz powodzi, zwłaszcza w regionach o ograniczonej dostępności danych.
Q: Jak ML radzi sobie z wyzwaniem niedoboru danych w prognozach powodziowych?
A: Modele ML mogą być szkolenie globalnie za pomocą dostępnych danych rzecznych, umożliwiając prognozowanie dla basenów bez pomiarów, gdzie dane są ograniczone. To pozwala na bardziej wszechstronne pokrycie prognozowania powodzi na skalę globalną.
Q: Jakie kolaboracje podjął Google Research w celu zwiększenia możliwości prognozowania powodzi?
A: Google Research współpracował z instytucjami akademickimi, rządami, organizacjami międzynarodowymi i organizacjami pozarządowymi w celu rozwijania modeli prognozowania powodzi opartych na ML. Do godnych uwagi współprac należą Instytut Machine Learning JKU oraz badacze z Uniwersytetu Yale.
Q: Jak działa model prognozowania rzeki Google Research?
A: Model prognozowania rzeki wykorzystuje modele oparte na LSTM, które przetwarzają historyczne dane pogodowe oraz prognozowane dane pogodowe, aby dokonywać przyszłych prognoz. To sekwencyjne podejście poprawia dokładność prognoz rzeki.
Q: Jaki jest cel platformy Flood Hub Google Research?
A: Platforma Flood Hub ma na celu dostarczanie prognoz rzek w czasie rzeczywistym z wyprzedzeniem do siedmiu dni, obejmując ponad 80 krajów. Informacje generowane przez platformę umożliwiają różnym interesariuszom podjęcie działań zapobiegawczych i ochronę osób narażonych na szkody.
Podsumowanie:
Innowacyjne wykorzystanie technologii ML przez Google Research zrewolucjonizowało prognozowanie powodzi na skalę globalną. Dzięki wykorzystaniu modeli opartych na sztucznej inteligencji, platforma Flood Hub oferuje teraz prognozy rzek w czasie rzeczywistym z wyprzedzeniem do siedmiu dni, poprawiając zdolność do ochrony osób narażonych na szkody. Poprzez współpracę z instytucjami akademickimi i udostępnienie otwartych zbiorów danych, Google Research nadal wspiera postęp w prognozowaniu powodzi i przyczynia się do wspólnego celu zmniejszenia niszczycielskiego wpływu powodzi na całym świecie.
Źródło:
Publikacje Google Research
The source of the article is from the blog elektrischnederland.nl