谷歌人工智能洪水探测系统提前四天预报洪水

AI伦理与社会9个月前发布 yundic
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谷歌的洪水预测人工智能被称为“洪水枢纽”,现在可以提前四天预测潜在的洪水事件,即使在南美和非洲等水流数据稀缺的地区也是如此。

在某些情况下,如果有大量的数据, Google的洪水预测AI 可以在灾难发生前七天预测洪水。

从历史上看,洪水预测的准确性一直依赖于准确的水流数据的可用性。虽然富裕地区经常可以获得这些关键信息,但许多地区,特别是在低收入国家,却不能。

如A所述, 最新论文在数据稀缺的情况下,谷歌的最新方法极大地提高了系统的有效性。

洪水枢纽最初是在2018年为印度和孟加拉国等洪水易发国家创建的。

Grey Nearing和他在谷歌的同事们通过整合世界气象组织提供的公开可用的水流数据以及地面和卫星天气预报,改进了该系统。

Nearing强调了该工具的进展,“传统水文模型的局限性之一是,它们在校准良好的地方非常准确。

“人工智能模型,即使它们是数据驱动的,学习一般的水文行为,并能够更好地从一个位置移动到另一个位置。

Nearing和他的团队在人工智能系统上进行了广泛的测试,使用了1984年至2021年的5000多个水流测量。值得注意的是,提前四天做出的预测与大多数当前系统在同一天所能做出的预测一样准确。

Nearing指出,“如果你去我们的洪水中心,看看四天后的预测,你会得到的信息与你今天去找的现有系统一样准确。

你可以的在此处探索该工具.

目前,谷歌的洪水中心为80多个国家的4.6亿多人提供数据,并自2022年10月以来一直在发送洪水警报。

谷歌的洪水模型是如何随着时间的推移而改进的

洪水是最频繁发生的自然灾害,每年造成约100亿美元的损失,影响无数人的生活。谷歌表示 2021年

那是在巴基斯坦洪水之前, 耗资约100亿美元 在他们自己的权利。

预测水分析

洪水预报的基石是预测潜在的河流洪水。水文模型是必不可少的,它根据降雨量或上游水位测量等输入来预测水位或河流流量。

另一个模型,洪水模型,模拟水在洪泛平原上运动时的行为。这使得对洪水可能袭击的地方进行更本地化的分析。

神经网络

2020年,谷歌推出了HydroNets,这是一种专为水位预测量身定制的独特深度神经网络结构。

通过围绕已分析的河流网络构建自身,HELNETS使上游位置能够将关键数据传递给下游模型。

谷歌最近开发了一个人工智能模型,以减少飞机污染,强调了该公司致力于开发新颖模型, 非商业用途。

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