Introducere:
Inundațiile, cel mai comun dezastru natural, lasă o amprentă devastatoare asupra comunităților din întreaga lume, generând aproximativ 50 de miliarde de dolari daune financiare în fiecare an. Creșterea numărului de dezastre legate de inundații din anul 2000, în parte din cauza schimbărilor climatice, a accentuat urgența îmbunătățirii sistemelor de avertizare timpurie. Aceste sisteme joacă un rol critic în salvarea vieților, în special pentru cele 1,5 miliarde de persoane, reprezentând 19% din populația globală, care sunt expuse unor riscuri semnificative din cauza evenimentelor severe de inundații. Prin intermediul unui studiu de cercetare inovator, Google Research a exploatat puterea machine learning (ML) și a inteligenței artificiale (AI) pentru a revoluționa prognozele de inundații la nivel global.
Extinderea Acoperirii Prognozelor de Inundații:
În publicația lor, „Prognoza globală a inundațiilor extreme în bazinele hidrografice neverificate,” publicată în Nature, Google Research evidențiază îmbunătățirile semnificative realizate datorită tehnologiilor ML. Prin utilizarea modelelor bazate pe AI, platforma Flood Hub oferă acum prognoze în timp real ale râurilor până la șapte zile în avans pentru peste 80 de țări. Acest set de date îi împuternicează pe indivizi, comunități, guverne și organizații internaționale să ia măsuri proactive pentru a proteja populațiile vulnerabile.
Impactul Tehnologiilor ML:
Lucrând în colaborare cu parteneri de prestigiu, inclusiv instituții academice, guverne și ONG-uri, Google Research a pornit într-o călătorie de mai mulți ani pentru a dezvolta modele de prognozare a inundațiilor bazate pe ML. Prin cercetări extinse și utilizarea modelelor bazate pe LSTM, aceste tehnologii avansate s-au dovedit a depăși modelele tradiționale de hidrologie. Modelele LSTM demonstrează o precizie mai mare în simularea evenimentelor extreme, chiar și atunci când aceste evenimente nu fac parte din datele de antrenament. Rezultatul este o extensie remarcabilă a fiabilității prognozelor globale de la zero la cinci zile, aducând capabilitățile de prognozare a inundațiilor în Africa și Asia la același nivel cu cele din Europa.
Abordarea Provocărilor Legate de Lipsa de Date:
Una dintre provocările semnificative în prognoza inundațiilor este lipsa datelor locale precise și fiabile în multe regiuni. Stațiile de măsurare a debiturilor, care furnizează informații cruciale pentru modelele hidrologice, sunt costisitoare de instalat și întreținut. În plus, există o corelație între PIB-ul unei țări și disponibilitatea datelor accesibile public, țările cu venituri mai scăzute având resurse limitate de date. Tehnologiile ML oferă o soluție transformatoare, permițând antrenarea unui singur model pe datele disponibile ale râurilor la nivel global, făcând predicții pentru orice locație de râu, inclusiv cele fără stații de măsurare.
Adoptarea Științei Deschise:
Angajamentul Google Research față de știința deschisă a condus la lansarea unui set de date hidrologice de dimensiuni mari în Nature Scientific Data în 2023. Acest set de date orientat de comunitate facilitează progrese ulterioare în cercetarea hidrologică și încurajează colaborarea între oamenii de știință din întreaga lume.
Întrebări frecvente:
Q: Care este semnificația tehnologiilor ML în prognozele inundațiilor?
A: Tehnologiile ML au revoluționat prognozele inundațiilor prin extinderea fiabilității prognozelor actuale și îmbunătățirea preciziei predicțiilor de inundații, în special în regiunile cu disponibilitate limitată de date.
Q: Cum adresează ML provocarea lipsei de date în prognoza inundațiilor?
A: Modelele ML pot fi antrenate la nivel global folosind datele disponibile ale râurilor, permițând efectuarea de predicții pentru bazine neverificate unde datele sunt limitate. Acest lucru permite acoperirea mai amplă a prognozelor de inundații la nivel global.
Q: Ce colaborări a întreprins Google Research pentru a îmbunătăți capabilitățile de prognozare a inundațiilor?
A: Google Research a colaborat cu instituții academice, guverne, organizații internaționale și ONG-uri pentru a avansa modelele de prognozare a inundațiilor bazate pe ML. Colaborările notabile includ Institutul JKU pentru Învățare Automată și cercetătorii de la Universitatea Yale.
Q: Cum funcționează modelul de prognozare a râurilor al Google Research?
A: Modelul de prognozare a râurilor se bazează pe modele bazate pe LSTM, care procesează date meteo istorice și date meteo prognozate pentru a face predicții viitoare. Acest proces secvențial îmbunătățește precizia prognozelor râurilor.
Q: Care este scopul platformei Flood Hub a Google Research?
A: Platforma Flood Hub își propune să ofere prognoze în timp real ale râurilor până la șapte zile în avans, acoperind peste 80 de țări. Informațiile generate de platformă îi împuternicesc pe diverși factori implicați să acționeze preventiv și să protejeze populațiile vulnerabile.
Concluzie:
Utilizarea inovatoare a tehnologiilor ML de către Google Research a revoluționat prognozele de inundații la nivel global. Prin exploatarea puterii modelelor bazate pe AI, platforma Flood Hub oferă acum prognoze în timp real ale râurilor până la șapte zile în avans, îmbunătățind capacitatea de protejare a populațiilor vulnerabile. Prin colaborările cu instituții academice și lansarea seturilor de date deschise, Google Research continuă să promoveze progresele în prognozele de inundații și să contribuie la obiectivul colectiv de a atenua impactul devastator al inundațiilor la nivel global.
Sursă:
Publicațiile Google Research
The source of the article is from the blog xn--campiahoy-p6a.es