Во время кризиса люди обращаются к Google за точной и полезной информацией, чтобы защитить себя и свои семьи. Наводнения являются наиболее распространенным типом стихийного бедствия, и почти 1,5 миллиарда человек, или около 19 процентов населения мира, подвергаются непосредственному значительному риску сильных наводнений во всем мире. Наводнения также наносят огромный материальный ущерб, ежегодно нанося глобальный экономический ущерб на сумму около 50 миллиардов долларов.

На протяжении большей части истории точный прогноз крупномасштабных наводнений был невозможен из-за сложности проблемы и нехватки ресурсов и данных. Учитывая, что лишь небольшой процент рек мира оснащен датчиками расхода, это создает дополнительный барьер для безопасности населения в развивающихся странах, а также недостаточно обслуживаемых и уязвимых сообществ.

В бумага опубликовано сегодня в Природа, мы объясняем, как ИИ может помочь расширить прогнозирование наводнений и оказать помощь регионам мира, наиболее пострадавшим от изменения климата. Мы обнаружили, что искусственный интеллект помог нам предоставить более точную информацию о речных наводнениях за 7 дней. Это позволило нам спрогнозировать наводнения в 80 странах на территориях, где проживают 460 миллионов человек. По возможности мы также предоставляем прогнозы в Google Поиске и Картах Google, а также через уведомления Android.

Документ — более подробно описан в нашем Блог об искусственном интеллекте — демонстрирует, как глобальные гидрологические технологии на основе искусственного интеллекта, разработанные Google Research, могут значительно улучшить прогнозирование наводнений по сравнению с нынешним уровнем техники. Это справедливо даже для стран, где надежных данных о паводках недостаточно, что позволяет масштабировать прогнозирование наводнений в глобальном масштабе. Системы раннего оповещения могут существенно помочь снизить количество смертей, а более длительное время ожидания чрезвычайно полезно для сообществ. С помощью этих технологий мы увеличили в среднем надежность текущих глобальных прогнозов, доступных в настоящее время, с нуля до пяти дней, и мы смогли использовать прогнозы на основе искусственного интеллекта для улучшения прогнозов в африканском и азиатском регионах. аналогичны имеющимся в настоящее время. в Европе.

Сегодня эта информация может использоваться отдельными людьми, сообществами, правительствами и гуманитарными организациями для принятия упреждающих мер по защите уязвимых групп населения. Зайти так далеко было непросто, особенно в районах, где данных недостаточно, а воздействие наводнений непропорционально. Сегодня, когда мы публикуем нашу последнюю статью, мы подумали, что оглянемся на некоторые моменты, которые определили наш путь использования ИИ для точного прогнозирования наводнений рек:

Наш первый пилот в Индии преподал нам ценный урок

Наша исследовательская работа началась с первого пилотного проекта в индийском регионе Патна. Бихар, где расположена Патна, является одним из наиболее подверженных наводнениям штатов Индии, где значительная часть населения живет под постоянной угрозой разрушительных наводнений. Работая с местными властями и используя местные данные в режиме реального времени, мы создали прогнозы наводнений, которые включили в публичные оповещения Google в 2018 году.

В наши прогнозные модели были включены самые разные элементы – от исторических событий до показаний уровня реки, рельефа и высоты конкретной территории. На основе этого мы создали карты и провели сотни тысяч симуляций в каждом месте, чтобы создать модели прогноза речных паводков.

Этот подход был направлен на создание очень точных моделей для очень конкретных мест, в то время как нашей целью было решить проблему в глобальном масштабе. НАШ предположение заключалось в том, что машинное обучение может помочь решить проблему масштабирования прогнозирования наводнений в глобальном масштабе.

Начать сотрудничество с исследованиями и научным сообществом

В 2019 году мы увеличили охват прогнозами наводнений в 12 раз и разослали 800 000 предупреждений людям, живущим в пострадавших районах, одновременно усилив нашу технологии прогнозирования.

Поскольку наша команда исследовала потенциал машинного обучения для создания более эффективных моделей прогнозирования наводнений, мы также начали сотрудничать с университетскими исследователями, чтобы объединить лучшие модели наводнений, основанные на гидрологической физике, с нашим подходом искусственного интеллекта.

Основываясь на наших исследованиях и многообещающем развитии сетей долгосрочной краткосрочной памяти (LSTM) для обеспечения точных прогнозов наводнений, мы начали представлять себе глобальную комплексную платформу прогнозирования наводнений, которая предоставляет надежную и достоверную информацию. мира, в которых отсутствуют датчики наводнений.

Прогнозирование наводнений расширилось, но было ограничено доступностью местных данных.

После успеха нашего первого пилотного проекта в Индии мы постепенно расширили наши прогнозы на всю страну и Бангладеш, охватив 360 миллионов человек. В то время прогнозы можно было предоставлять за 48 часов вперед благодаря значительный достижения в нашей технологии прогнозирования. Но в каждом случае наши модели основывались на наличии данных о местных потоках, что затрудняло распространение прогнозов на другие страны.

Переход к глобальной модели прогнозирования наводнений на основе искусственного интеллекта и ее распространение на более чем 80 стран.

Осознавая препятствия для прогнозирования наводнений, опираясь на местные данные и достижения в области исследований искусственного интеллекта, наша команда перешла к амбициозной глобальной модели. Это потребовало глобальных источников данных для обучения нашей модели использованию сетей LSTM для прогнозирования наводнений даже в регионах, которые не обеспечивают локальные измерения расхода.

В 2022 году мы запустили Центр наводнений платформа, которая обеспечила доступ к прогнозам в 20 странах, в том числе 15 в Африке, где прогнозы ранее были сильно ограничены из-за отсутствия глобальных данных.

Год спустя, в 2023 году, мы добавили филиалы в 60 новых странах Африки, Азиатско-Тихоокеанского региона, Европы, Южной и Центральной Америки, охватывая около 460 миллионов человек по всему миру. Таким образом, прогнозы теперь доступны бесплатно на сайте Центр наводнений в режиме реального времени для многих уязвимых сообществ в развивающихся странах. Благодаря достижениям в нашей глобальной модели на основе искусственного интеллекта доступ к прогнозам наводнений в Африке теперь сопоставим с доступом к Европе.

Работаем в партнерстве

Мы знаем, что для дальнейшего развития науки и исследований и оказания влияния на сообщества, которые в этом больше всего нуждаются, необходимо сотрудничество с академическим сообществом, местными органами власти и международными организациями.

Мы работаем со многими международными гуманитарными организациями, чтобы предоставлять действенные прогнозы наводнений. Мы сотрудничаем со Всемирной Метеорологической Организацией (ВМО) для поддержки систем раннего предупреждения – и в частности Инициатива раннего предупреждения для всехВ настоящее время мы проводим исследование, чтобы понять, как искусственный интеллект может помочь в решении реальных проблем, с которыми сталкиваются национальные климатические агентства.

У нас также есть история тесно сотрудничать с учеными, а также гидрологическими организациями посредством ежегодных семинаров и усилий, таких как наш проект «Караван», по стандартизации и консолидации существующих наборов данных.

Наше путешествие далеко от завершения

По мере усугубления последствий изменения климата наводнения часто происходят в неожиданных местах. Наша цель — продолжать использовать наши исследовательские возможности и технологии для дальнейшего расширения нашего охвата, а также прогнозирования других типов событий и катастроф, связанных с наводнениями, включая ливневые паводки и наводнения в городах. Мы также изучаем, как использовать ИИ для решения других проблем, связанных с адаптацией к изменению климата и, в более широком смысле, климат и устойчивость.