谷歌推出全球最先進Ai洪水預警系統
谷歌研究團隊在《Nature》雜志上發表的論文中提出，他們開發的AI模型能夠提前7天預測未測量流域的洪水事件，這一技術有望在全球范圍內挽救數千人的生命。
洪水作為一種常見的自然災害，對人類社會造成了巨大的生命和財產損失。據統計，全球約有15億人，即世界人口的19%，直接面臨著洪水帶來的嚴重風險。每年，洪水災害導致的全球經濟損失高達500億美元。因此，提高洪水預警系統的準確性和預測時間，對于減少洪水帶來的負面影響至關重要。
谷歌的AI模型通過利用現有的5680個測量儀進行訓練，能夠預測未測量流域在7天預測期內的日洪水事件。這一模型的開發，標志著在全球范圍內進行可靠洪水預報的可能性。在大多數河流缺乏流量計的情況下，這一AI模型的開發為解決洪水預測的難題提供了新的思路。
該AI模型的核心是一種名為長短期記憶（LSTM）的網絡，它能夠對未測流盆地的小規模和極端洪水事件做出預警。與傳統方法相比，這一模型的預警期更長，能夠顯著提高發展中地區獲得可靠洪水預報的機會。谷歌表示，盡管該模型目前僅適用于指定地點，但他們希望未來能夠改進技術，以解決全球范圍內的洪水預測問題。
在實際應用中，谷歌通過模型生成本地化地圖，并在每個地點進行了數十萬次模擬，從而準確預測即將到來的洪水。這一過程不僅提高了洪水預報的準確性，也為受影響地區的居民提供了寶貴的時間來準備和應對即將到來的洪水災害。
谷歌的研究團隊還指出，現有測試表明，該模型最早能提前7天預測洪災，但平均預估時間為5天。這一成果對于提高洪水預警系統的響應速度和效率具有重要意義。通過提前預警，可以為受影響地區的居民提供更多的時間進行疏散和準備，從而有效減少洪水災害造成的人員傷亡和財產損失。
此外，AI技術在洪水預警系統中的應用不僅限于地面監測。一項名為“世界洪水”的系統通過衛星遙感和人工智能技術，提供近實時的地形圖，以加快人類對洪澇災害事件的反應速度。該系統采用先進的人工智能算法，使數據能夠在衛星上進行處理，通過深度神經網絡技術對大圖像進行分析處理，轉換成數據量較小的最終產品來減少傳輸量。
“世界洪水”系統的亮點在于軟件和硬件的結合，將算法植入硬件中，裝到衛星上，使衛星在空中獲得圖像后，直接智能識別洪水淹沒范圍信息，從而縮短洪水應急監測的時間。這種立方體衛星可以將衛星重返周期從幾天減少到幾個小時，同時，星載處理方式可突破衛星功率和帶寬的限制，從而縮短人們獲得洪水數據的時間。
AI技術在洪水預警系統中的應用，不僅提高了預測的準確性和預警的提前時間，也為全球范圍內的洪水災害管理提供了新的解決方案。隨著技術的不斷進步和應用的深入，這一AI模型有望在全球范圍內挽救數千人的生命，減少洪水災害帶來的損失。
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來源: 前沿科技學習分享圈