Översvämningar utgör en vanlig naturkatastrof över hela världen och orsakar betydande skador och förlust av liv. I ett försök att ge tidiga varningar och mildra översvämningarnas effekter har Google nyligen meddelat en banbrytande användning av artificiell intelligens (AI) för att framgångsrikt förutsäga översvämningsrisker längs flodstränder upp till sju dagar i förväg i vissa fall. Resultaten av denna forskning har publicerats i den prestigefyllda vetenskapliga tidskriften Nature.
Att förutsäga översvämningar har varit en utmanande uppgift på grund av bristen på flödesmätningsinstrument längs de flesta floder. Google övervann emellertid detta hinder genom att träna maskininlärningsmodeller med en bred uppsättning relevanta data, inklusive historiska händelser, vattennivåavläsningar, höjd och terrängavläsningar. Genom att generera lokala kartor och köra hundratusentals simuleringar på varje plats kunde Googles modeller noggrant förutsäga kommande översvämningar.
Medan de modeller som byggts av Google var högt exakta för specifika platser strävar företaget efter att tillämpa dessa tekniker globalt för att hantera översvämningsprognoser över hela världen. Även om den genomsnittliga förutsägelseperioden för närvarande ligger på cirka fem dagar, anser Google att man avsevärt har förlängt tillförlitligheten för de globala prognoser som tidigare inte gav någon ledtiden till fem dagar. Dessutom har dessa tekniker kraftigt förbättrat prognoserna för underrepresenterade regioner, såsom vissa delar av Afrika och Asien.
Denna AI-drivna teknik för att förutse översvämningar har gjort det möjligt för Google att tillhandahålla exakta översvämningsprognoser för 80 länder, vilket omfattar en total befolkning på 460 miljoner. Företaget har gjort dessa prognoser tillgängliga via olika plattformar, inklusive Google Search, Google Maps och Android-notifieringar. Dessutom kan användare få tillgång till denna information via Googles proprietära Flood Hub-webbapp, som har varit i drift sedan 2022.
### Vanliga frågor (FAQ):
1. **Hur exakta är Googles översvämningsprognoser?**
Googles översvämningsprognoser har varit högt exakta för specifika platser, med vissa översvämningar framgångsrikt förutsagda upp till sju dagar i förväg.
2. **Vilka data använder Google för att träna sina maskininlärningsmodeller?**
Google inkorporerar olika data, inklusive historiska händelser, vattennivåavläsningar, höjd och terrängavläsningar, för att träna sina maskininlärningsmodeller.
3. **Vilka plattformar ger tillgång till Googles översvämningsprognoser?**
Googles översvämningsprognoser är tillgängliga via Google Search, Google Maps, Android-notifieringar och företagets Flood Hub-webbapp.
4. **Vilka är Googles framtidsplaner inom översvämningsprognoser?**
Google avser att ytterligare utforska möjligheterna med maskininlärning för att skapa bättre prognosmodeller. Företaget samarbetar med forskare inom akademin för att förbättra sin AI-drivna metod och strävar efter att utveckla en global helhetslösning för översvämningsprognoser.
Denna artikel innehåller affiliate-länkar; om du klickar på en sådan länk och gör ett köp kan vi tjäna en ersättning.
**Industrins och marknadens prognoser:**
Branschen för översvämningsprognoser förväntas uppleva betydande tillväxt de kommande åren tack vare framsteg inom AI- och maskininlärningsteknologier. Den globala marknaden för översvämningsprognoser beräknas nå 2,6 miljarder dollar år 2027, med en årlig tillväxttakt på 9,6% från 2020 till 2027. Denna tillväxt kan tillskrivas ökande investeringar i AI-baserade prognossystem för översvämningar och ökad medvetenhet om behovet av tidiga översvämningsvarningar.
Inte bara Google utan även andra tech-jättar som IBM och Microsoft investerar i att utveckla liknande teknologier för att förbättra översvämningsprognoser och hantera katastrofer. Dessa företag samarbetar med regeringar och forskningsinstitutioner för att öka noggrannheten och tillförlitligheten hos översvämningsprognoser.
**Utmaningar inom översvämningsprognoser:**
Även om AI-drivna översvämningsprognoser har visat lovande resultat finns det fortfarande utmaningar att ta itu med. En stor oro är tillgängligheten och kvaliteten på data. Noggrann och aktuell information, som vattennivåavläsningar och terrängdata, är avgörande för att träna AI-modellerna. Att säkerställa kontinuerlig insamling och delning av denna data över olika regioner är avgörande för att förbättra noggrannheten hos översvämningsprognoser.
Dessutom utgör tillgängligheten av översvämningsprognoser i utvecklingsländer och avlägsna regioner en utmaning. Begränsad internetanslutning, brist på teknisk infrastruktur och språkbarriärer kan hindra den allmänna användningen av AI-baserade översvämningsprognossystem. Samarbetsinsatser mellan regeringar, tech-företag och icke-statliga organisationer krävs för att övervinna dessa hinder och göra exakta översvämningsprognoser lättillgängliga för alla.
**Relaterade länkar:**
– IBM-webbplatsen
– Microsoft-webbplatsen
– Nature Journal
The source of the article is from the blog bitperfect.pe