GoogleはAIと古いニュースレポートを使用して、突発的な洪水を予測します。

突発的な洪水は、毎年5,000件以上の死亡を引き起こす最も危険な自然災害の一つを表しています。これらの予測の難しさは、一貫したデータの欠如に起因しており、これらの現象は急速に発展し、小さな地理的地域に影響を与えます。

Googleは、約500万件のニュース記事を分析するために、彼らの言語モデルであるGeminiを使用してこの問題に取り組み、260万件の洪水イベントを特定しました。これらの情報は、Groundsourceと呼ばれる構造化データセットに変換され、LSTMニューラルネットワークに基づく予測モデルのトレーニングに使用されました。 予測システムはGoogleのFlood Hubプラットフォームに統合されており、150か国の洪水リスクに関するデータを提供し、緊急対応組織を支援しています。相対的に低い解像度などの制限があるものの、この方法は高度な気象インフラがない地域で有用です。専門家は、このアプローチが測定が難しい他の環境現象にも拡張できる可能性があると考えており、AIが人間の非構造化知識を自然災害の予測に役立つデータに変換できることを示しています。