Flood Hub от Гугл научился предсказывать наводнения

   Flood Hub от Гугл научился предсказывать наводнения

Время на прочтение: 2 минут(ы)

Google не только использует спутниковые данные и машинное обучение, чтобы помочь вам найти вьетнамскую кухню или новый паб в незнакомом городе. Благодаря инструменту Flood Hub компания активно помогает развивающимся странам предсказывать наводнения.

В августе этого года чилийские районы Конститусьон и Мауле стали свидетелями разрушительных наводнений, в результате которых тысячи людей остались без крова, но многие успели собрать документы (а некоторые даже вещи) и эвакуироваться, благодаря тому, что Google разослал предупреждения за 2 дня до наводнения с помощью своего инструмента моделирования наводнений Flood Hub.
Долгое время считалось невозможным предсказать речное наводнение из-за множества факторов, выходящих за рамки простых метеосводок и прогнозов. В этом списке, например, состав почвы, топография, потенциальные сбои в работе инфраструктуры и многое другое.

“В некотором смысле это был действительно удачный ход”, сказал Йосси Матиас, вице-президент Google по инженерным разработкам и исследованиям.

Мы задались вопросом, можем ли мы использовать машинное обучение и другие технологии для того, чтобы попытаться предсказать наводнения с приемлемым уровнем точности, который оказался бы полезен?

Базовой единицей анализа в этом инструменте стали тысячи подробных спутниковых снимков водных путей, которые позволили составить топографическое представление о русле реки и собрать научную информацию о частоте наводнений, составе почвы, истории эрозии и множество других данных. Затем информация обрабатывается программой «глубокого машинного обучения», которая создает модели наводнений на основе добавления прогнозов погоды и данных об осадках.

Результатом является то, что в Гугл назвали собственной глобальной гидрологической моделью, которая используется в десятках стран в течение последних пяти лет и недавно была внедрена в США и Канаде. В этот сезон муссонов в Индии и Бангладеш Центр по борьбе с наводнениями разослал 45 миллионов предупреждений.

Когда Flood Hub предсказывает надвигающееся наводнение, есть множество способов рассылки предупреждений. В некоторы странах пользователи получают оповещения прямо на свои телефоны, подобно системе Amber Alert в США, но в других случаях предупреждения отправляются в правительственные ведомства, которые сами принимают решение и могут использовать свои собственные каналы связи, вплоть до обхода жителей опасных районов или отправки сообщений в WhatsApp.

Flood Hub скриншот
Скриншот стартовой страницы Flood Hub Гугл

Вот как описывает сервис официальный блог Гугл:

Центр по борьбе с наводнениями (он же Flood Hub — прим.positivnews.ru) предоставляет пользователям актуальные данные о наводнениях и прогнозы наводнений в перспективе до 7 дней, чтобы люди или службы могли своевременно принимать необходимые меры. Это наглядный, простой в использовании ресурс, который отображает местные карты наводнений на берегах рек и тенденции изменения уровня воды, а также предоставляет прогнозы наводнений и оповещения в режиме реального времени на основе моделей искусственного интеллекта Google и глобальных источников данных. Flood Hub предназначен для удовлетворения потребностей правительств, местных организаций по оказанию помощи и людей, непосредственно подвергающихся риску. Вся информация бесплатна, общедоступна и может быть распространена через социальные сети. Прогнозы обновляются ежедневно.

Flood Hub в настоящее время охватывает речные бассейны более чем в 80 странах мира, обеспечивая прогнозирование наводнений для более чем 1800 объектов и охватывая население в 460 миллионов человек.

Ложка дегтя
Если вы заметили, то на скриншоте нет никаких данных ни о России, ни о Китае…

Другие позитивные новости новых технологий
Разработанные НАСА безвоздушные шины могут заменить обычные


Использованы материалы:
https://blog.google/outreach-initiatives/sustainability/flood-hub-ai-flood-forecasting-more-countries/
https://egc.yale.edu/about/perspectives/bihar-early-warning-system
https://sites.research.google/floods/

Loading