A villámárvizek a legveszélyesebb természeti katasztrófák közé tartoznak, évente több mint 5.000 halálesetet okozva. Az előrejelzésük nehézsége a következetes adatok hiányából adódik, mivel ezek a jelenségek gyorsan fejlődnek és kis földrajzi területeket érintenek.
A Google ezt a problémát a Gemini nevű nyelvi modelljének használatával közelítette meg, amely körülbelül öt millió hírcikket elemzett, és 2,6 millió árvízi eseményt azonosított. Ezeket az információkat egy strukturált adatbázissá alakították, amelyet Groundsource-nak neveztek el, és amelyet egy LSTM neurális hálózat alapú előrejelző modell betanítására használtak. Az előrejelző rendszer integrálva van a Google Flood Hub platformjába, amely adatokat nyújt az árvízi kockázatokról 150 országban, és segíti a sürgősségi válaszszervezeteket. Bár korlátai vannak, mint például a viszonylag alacsony felbontás, a módszer hasznos a fejlett meteorológiai infrastruktúrával nem rendelkező régiókban. A szakértők úgy vélik, hogy ez a megközelítés más, nehezen mérhető környezeti jelenségekre is kiterjeszthető, bemutatva, hogyan alakíthatja át az AI a strukturálatlan emberi tudást hasznos adatokká a természeti katasztrófák előrejelzéséhez.
Legfrissebb hírek
23:58
22:56
22:51
22:43
22:28
További hírek megtekintése