Googles AI til forudsigelse af oversvømmelser, kaldet "Flood Hub", kan nu forudsige potentielle oversvømmelseshændelser fire dage i forvejen, selv i regioner, hvor data om vandgennemstrømning er sparsomme, som f.eks. i Sydamerika og Afrika.
I nogle tilfælde er der rigeligt med data til rådighed, Googles AI til forudsigelse af oversvømmelser kan forudsige oversvømmelser omkring syv dage før katastrofen indtræffer.
Historisk set har nøjagtigheden af oversvømmelsesforudsigelser været knyttet til tilgængeligheden af præcise data om vandgennemstrømning. Mens velhavende regioner ofte har adgang til denne kritiske information, har mange områder, især i lavindkomstlande, ikke.
Som beskrevet i en Nyere artikelGoogles seneste metoder har i høj grad øget systemets effektivitet, hvor data er knappe.
Oversvømmelsescenter blev oprindeligt oprettet i 2018 til oversvømmelsestruede lande som Indien og Bangladesh.
Grey Nearing og hans kolleger hos Google har siden forbedret systemet ved at integrere offentligt tilgængelige strømningsdata fra World Meteorological Organization og jord- og satellitbaserede vejrprognoser.
Nearing fremhævede værktøjets udvikling: "En af begrænsningerne ved traditionelle hydrologiske modeller er, at de mest er nøjagtige på steder, hvor de er godt kalibrerede."
"Selv om AI-modeller er datadrevne, lærer de generel hydrologisk adfærd og er bedre i stand til at bevæge sig fra et sted til et andet."
Nearing og hans team udførte omfattende tests af AI-systemet ved hjælp af over 5.000 målinger af vandgennemstrømningen fra 1984 til 2021. Det er bemærkelsesværdigt, at forudsigelser fire dage frem i tiden var lige så nøjagtige som det, de fleste nuværende systemer kunne estimere samme dag.
Nearing bemærkede: "Hvis du går ind på vores Flood Hub og ser på forudsigelserne fire dage frem i tiden, vil du få oplysninger, der er omtrent lige så nøjagtige, som du ville have fået fra det eksisterende system, hvis du gik ind og kiggede i dag."
Du kan udforsk værktøjet her.
I øjeblikket leverer Googles Flood Hub data til mere end 460 millioner mennesker i over 80 lande og har udsendt oversvømmelsesalarmer siden oktober 2022.
Hvordan Googles modellering af oversvømmelser er blevet bedre med tiden
Oversvømmelser er den hyppigst forekommende naturkatastrofe, der koster omkring $10 mia. i skader hvert år og påvirker utallige menneskers liv, Google sagde i 2021.
Det var før oversvømmelserne i Pakistan, som koster omkring $10 mia. i deres egen ret.
Forudsigelse af vandanalyse
Hjørnestenen i oversvømmelsesprognoser er at forudsige potentielle flodoversvømmelser. Hydrologiske modeller, som forudsiger vandstande eller flodafstrømninger baseret på input som nedbør eller målinger fra opstrøms målere, er uundværlige.
En anden model, oversvømmelsesmodellen, simulerer vandets opførsel, når det bevæger sig hen over flodsletten. Det giver mulighed for en mere lokal analyse af, hvor oversvømmelserne kan ramme.
Neurale netværk
I 2020 introducerede Google HydroNets, en unik dyb neural netværksstruktur, der er skræddersyet til forudsigelser af vandstand.
Ved at strukturere sig selv omkring det analyserede flodnetværk gør HydroNets det muligt for opstrømslokaliteter at sende kritiske data til nedstrømsmodeller.
Google udviklede for nylig en AI-model til at reducere forurening fra flyDet understreger virksomhedens engagement i at udvikle nye modeller for primært ikke-kommercielle formål.
