Inteligența artificială de la Google prezice inundațiile cu șapte zile în avans. Un alt model prezice vremea cu zece zile înainte

Modelul a fost dezvoltat de cercetătorii de la Google, care au afirmat că au reușit să „îmbunătățească abilitatea previziunilor din Africa pentru a fi similare cu cele disponibile în prezent în Europa”. Asta, în ciuda faptului că Africa are mult mai puține indicatoare de inundații.

Previziunile în timp real sunt gratuite și disponibile publicului prin Flood Hub.

Pagube anuale de 50 de miliarde de dolari

Inundațiile sunt cele mai frecvente și cele mai distructive catastrofe naturale, provocând anual pagube economice globale în valoare medie de 50 de miliarde de dolari.

Acestea sunt dificil de prezis, în special în locuri cu date puține sau inexistente.

Aproape 90% din cele 1,8 miliarde de persoane expuse la inundații trăiesc în țări cu venituri mici și medii, unde există mai puțini indicatori decât în țările bogate, iar uneori chiar deloc.

Google au încercat să prezică inundații – inclusiv evenimente deosebit de distructive – în bazinul hidrografic al unui râu fără niciun manometru.

Recomandări

Planul „machiavelic” aplicat de un mecanic auto pentru a domina o femeie. Victima: „Mă duc şi mă omor, sincer, că nu mai pot”

Învățare automată

Modelul predictiv de la Google utilizează diverse surse de date disponibile public, cum ar fi prognozele meteorologice, imaginile din satelit, topografia și tipul de sol.

Apoi folosește inteligența artificială pentru a prezice ce zone vor fi afectate de o inundație și cât de adâncă va fi apa.

Modelul a fost testat și apoi îmbunătățit pe baza feedback-ului primit de la 5.680 de bazine hidrografice. Astfel, compania a folosit învățarea automată.

Cercetătorii au descoperit că astfel au putut prezice inundațiile cu cinci zile înainte în bazinele hidrografice care nu dispun de indicatoare. În alte cazuri au fost prezise cu șapte zile, conform Google.

S-ar putea proteja proprietățile

Beth Tellman, cercetător șef la Floodbase, o companie care dezvoltă tehnologii care pot facilita produsele care asigură împotriva inundațiilor în țările în curs de dezvoltare, spune că acesta ar putea avea implicații majore pentru pregătirea pentru dezastre.

„Dacă previziunile pot fi fiabile, acestea ar putea fi folosite nu doar pentru avertizare timpurie și evacuare pentru a salva vieți, ci și pentru a debloca fonduri strategice pentru a salva vieți și proprietăți”, a spus ea.

Aceasta a enumerat o serie de exemple, precum evacuarea animalelor, realizarea de diguri din saci de nisip de-a lungul râurilor, recoltarea culturilor de orez sufcient de devreme pentru a le salva sau chiar stocarea de carburant și alimente la prețuri mai mici înainte ca inundațiile să aibă loc și prețurile să crească.

Recomandări

Cea mai dură critică a taxelor vamale anunțate de Trump: „Ziua ruinei! În materie de economie, afirmațiile lui Trump sunt o prostie totală”

Risc dublu de inundații

Riscul de inundații a crescut de peste două ori de la începutul acestui secol. Potrivit estimărilor Băncii Mondiale, dacă sistemele de avertizare a inundațiilor din țările în curs de dezvoltare ar ajunge la standardele țărilor dezvoltate, s-ar salva 23.000 de vieți anual.

Yossi Matias, vicepreședinte al departamentului de inginerie și cercetare al Google, a declarat că, de când a fost implementat, modelul a ajutat la prezicerea inundațiilor din Columbia și India. Acesta nu se ocupă încă de alte tipuri de inundații, cum ar fi inundațiile urbane și de coastă, dar echipa intenționează să abordeze acest aspect în continuare.

Vreme aflată cu zece zile înainte

Nu este singurul loc unde inteligența artificială a reușit predicții mai bune.

Un model, numit GraphCast, poate prezice vremea mai rapid și mai ieftin, arată Forumul Economic Mondial, care citează cercetătorii de la DeepMind.

Aceasta este o unitate tot a Google.

Modelul poate prezice vremea cu zece zile în avans în mai puțin de un minut pe un calculator desktop, în vreme ce actualele modele necesită supercomputere care calculează cu orele.

Conform sursei citate, modelul DeepMind depășește 90% dintre obiectivele folosite de cele mai bune sisteme de predicție meteo din lume.

Recomandări

Dezmăț financiar al partidelor. Cheltuieli de 68,4 milioane de lei, subvenții de doar 42,31 de milioane de lei. Unde s-au dus cei mai mulți bani

GraphCast a fost antrenat pe baza a aproape 40 de date istorice privind vremea.

Antrenarea inteligenței artificiale a luat săptămâni și a necesitat 32 de calculatoare.

Urmărește-ne pe Google News