Повені – це поширений природний лихо по всьому світу, що спричиняє значні збитки та втрати життів. Однаково важливою є можливість надавати попередження та пом’якшувати наслідки повеней. Компанія Google на крок вперед у використанні штучного інтелекту (AI), щоб вдало передбачати повені вздовж річок за до семи днів наперед у деяких випадках.
Попередження про повені було складним завданням через відсутність спостережних будок струмів на більшості річок. Однак Google перемогла цю перепону, тренуючи моделі машинного навчання на широкому спектрі відповідних даних, включаючи історичні події, показники рівня річок, висоту та показники місцевості. Шляхом створення локалізованих карт та запуску сотень тисяч симуляцій у кожному місці, моделі Google змогли точно передбачати майбутні повені.
Хоча моделі, побудовані Google, були дуже точними для конкретних місць, компанія прагне застосовувати ці техніки в масштабах всесвіту для прогнозування повеней по всьому світу. Хоча середній термін прогнозу становить близько п’яти днів, Google вважає, що вона значно подовжила надійність поточних глобальних прогнозів від нуля до п’яти днів. Більш того, ці техніки значно покращили прогнозування в недооцінених регіонах, таких як деякі частини Африки та Азії.
Ця технологія передбачення повеней на основі штучного інтелекту дозволила Google надавати точні прогнози повеней для 80 країн, які охоплюють загальне населення у 460 мільйонів осіб. Компанія зробила ці прогнози доступними через різні платформи, включаючи Google Search, Google Maps та сповіщення Android. Крім того, користувачі також можуть отримувати доступ до цієї інформації через веб-додаток Google’s Flood Hub, який працює з 2022 року.
Часті запитання (FAQ):
Наскільки точними є прогнози повеней Google?
Прогнози повеней Google були дуже точними для конкретних місць, причому деякі повені було вдало передбачено за семь днів наперед.
Які дані використовує Google для тренування своїх моделей машинного навчання?
Google використовує різноманітні дані, включаючи історичні події, показники рівня річок, висоту та показники місцевості, для тренування своїх моделей машинного навчання.
Які платформи надають доступ до прогнозів повеней Google?
Прогнози повеней Google доступні через Google Search, Google Maps, сповіщення Android і веб-додаток Google’s Flood Hub.
Які цілі має Google у сфері прогнозування повеней в майбутньому?
Google намір в подальшому досліджувати можливості машинного навчання в створенні кращих моделей прогнозування повеней. Компанія співпрацює з вченими-академіками для вдосконалення свого підходу на основі штучного інтелекту та спрямовується на розвиток глобальної платформи з прогнозування повеней з нуля до кінця.
Цей матеріал містить афілійовані посилання; якщо ви перейдете за таким посиланням та здійсните покупку, ми можемо заробляти комісію.
Повені – це глобальне занепокоєння, яке торкається багатьох країн та спричиняє значні збитки і втрати життів. Останній прорив Google в використанні штучного інтелекту для передбачення повеней вздовж річок за семь днів наперед має потенціал значно пом’якшити наслідки цих лих.
Проблеми в прогнозуванні повеней:
Хоча прогнози повеней на основі штучного інтелекту показали перспективні результати, все ще існують виклики, які треба вирішувати. Однією з головних проблем є доступність та якість даних. Точна та актуальна інформація, така як показники рівня річок та дані про місцевість, є важливою для тренування моделей штучного інтелекту. Забезпечення неперервного збирання та обміну цими даними на різних територіях необхідне для покращення точності прогнозів повеней.
Крім того, доступність прогнозів повеней в розвиваючихся країнах та віддалених регіонах становить виклик. Обмежена доступність мережі Інтернет, відсутність технологічної інфраструктури та мовні бар’єри можуть перешкоджати широкому використанню систем прогнозування повеней на основі штучного інтелекту. Для подолання цих бар’єрів і забезпечення доступності точних прогнозів повеней для всіх необхідні спільні зусилля урядів, технічних компаній та НУО.
Пов’язані посилання:
– IBM Website
– Microsoft Website
– Nature Journal
The source of the article is from the blog yanoticias.es