Google utilizza l'IA e rapporti di notizie vecchie per prevedere le inondazioni fulminanti

Le inondazioni fulminanti rappresentano una delle più pericolose catastrofi naturali, causando ogni anno oltre 5.000 decessi. La difficoltà nel prevederle deriva dalla mancanza di dati consistenti, poiché questi fenomeni si sviluppano rapidamente e colpiscono aree geografiche ridotte.

Google ha affrontato questo problema utilizzando il suo modello linguistico, Gemini, per analizzare circa cinque milioni di articoli di notizie, identificando 2,6 milioni di eventi di inondazione. Queste informazioni sono state trasformate in un set di dati strutturato, chiamato Groundsource, che è stato utilizzato per addestrare un modello di previsione basato su reti neurali LSTM. Il sistema di previsione è integrato nella piattaforma Flood Hub di Google, fornendo dati sui rischi di inondazione in 150 paesi e aiutando le organizzazioni di risposta alle emergenze. Sebbene abbia limitazioni, come una risoluzione relativamente bassa, il metodo è utile nelle regioni senza infrastrutture meteorologiche avanzate. Gli esperti ritengono che questo approccio potrebbe essere esteso anche ad altri fenomeni ambientali difficili da misurare, dimostrando come l'IA possa trasformare le conoscenze umane non strutturate in dati utili per la previsione dei disastri naturali.