Googles AI for flomvarsling, kalt "Flood Hub", kan nå forutsi potensielle flomhendelser fire dager i forveien, selv i regioner der vannføringsdata er mangelvare, som Sør-Amerika og Afrika.
I noen tilfeller finnes det rikelig med data, Googles AI for flomvarsling kan forutsi oversvømmelser rundt syv dager før katastrofen inntreffer.
Historisk sett har nøyaktigheten i flomvarslingene vært knyttet til tilgangen på presise vannføringsdata. Mens velstående regioner ofte har tilgang til denne viktige informasjonen, er det mange områder, spesielt i lavinntektsland, som ikke har det.
Som beskrevet i en fersk artikkelhar Googles nyeste metoder økt systemets effektivitet betraktelig der det er lite data.
Flood Hub ble opprinnelig opprettet i 2018 for flomutsatte land som India og Bangladesh.
Grey Nearing og kollegene hans hos Google har siden forbedret systemet ved å integrere offentlig tilgjengelige strømningsdata fra Verdens meteorologiorganisasjon og bakke- og satellittbaserte værvarsler.
Nearing fremhevet verktøyets progresjon: "En av begrensningene ved tradisjonelle hydrologimodeller er at de er veldig nøyaktige, hovedsakelig på steder der de er godt kalibrert."
"Selv om AI-modeller er datadrevne, lærer de seg generell hydrologisk atferd og er bedre i stand til å bevege seg fra ett sted til et annet."
Nearing og teamet hans gjennomførte omfattende tester av AI-systemet ved hjelp av over 5000 vannføringsmålinger fra 1984 til 2021. Bemerkelsesverdig nok var spådommene fire dager frem i tid like nøyaktige som det de fleste nåværende systemer kan estimere på samme dag.
Nearing bemerket: "Hvis du går til vår Flood Hub og ser på prognosene fire dager frem i tid, vil du få informasjon som er omtrent like nøyaktig som du ville ha fått fra det eksisterende systemet hvis du gikk og så etter i dag."
Du kan utforsk verktøyet her.
Googles Flood Hub inneholder for øyeblikket data for mer enn 460 millioner mennesker i over 80 land og har sendt ut flomvarsler siden oktober 2022.
Hvordan Googles flom-modellering har blitt bedre over tid
Oversvømmelser er den hyppigst forekommende naturkatastrofen, som koster rundt $10 milliarder kroner i skader hvert år og påvirker livene til utallige mennesker, Google uttalte i 2021.
Det var før oversvømmelsene i Pakistan, som koste rundt $10 milliarder i sin egen rett.
Prognoser for vannanalyse
Hjørnesteinen i flomvarsling er å forutsi potensielle elveflommer. Hydrologiske modeller, som forutsier vannstand eller vannføring i elver basert på data som nedbør eller målinger oppstrøms, er uunnværlige.
En annen modell, oversvømmelsesmodellen, simulerer hvordan vannet oppfører seg når det beveger seg over flomsletten. Dette muliggjør en mer lokalisert analyse av hvor flommene kan slå til.
Nevrale nettverk
I 2020 introduserte Google HydroNets, en unik dyp nevrale nettverksstruktur som er skreddersydd for vannstandsforutsigelser.
Ved å strukturere seg rundt det analyserte elvenettverket gjør HydroNets det mulig for oppstrømslokasjoner å overføre kritiske data til nedstrømsmodeller.
Google har nylig utviklet en AI-modell for å redusere forurensning fra flyog understreker selskapets satsing på å utvikle nye modeller for primært ikke-kommersielle formål.
