एआई वैश्विक बाढ़ पूर्वानुमान विश्वसनीयता को बढ़ाता है
लोग अपने और अपने प्रियजनों को सुरक्षित रखने के लिए संकटों के दौरान विश्वसनीय जानकारी के लिए Google पर भरोसा करते हैं। बाढ़, सबसे आम प्राकृतिक आपदा होने के नाते, लगभग 1.5 बिलियन लोगों को प्रभावित करता है - दुनिया की 19% आबादी के बारे में - जो गंभीर बाढ़ से महत्वपूर्ण जोखिमों का सामना करते हैं। न केवल बाढ़ से जीवन की धमकी दी जाती है, बल्कि वे हर साल वैश्विक स्तर पर आर्थिक क्षति में लगभग 50 बिलियन डॉलर का कारण बनते हैं।
अधिकांश इतिहास के लिए, बड़े पैमाने पर बाढ़ की सटीक भविष्यवाणी करना मुद्दे की जटिलता और आवश्यक संसाधनों और डेटा की कमी के कारण कठिन था। स्ट्रीमफ्लो गेज द्वारा निगरानी की जाने वाली दुनिया की नदियों के केवल एक छोटे से अंश के साथ, इसने एक बड़ी सुरक्षा चुनौती दी, विशेष रूप से विकासशील देशों और अंडरस्कोर समुदायों के लोगों के लिए।
नेचर में प्रकाशित एक नए पेपर में, हम यह पता लगाते हैं कि कैसे एआई बाढ़ के पूर्वानुमान में क्रांति ला सकता है, जलवायु परिवर्तन से सबसे कठिन क्षेत्रों तक पहुंच सकता है। हमारे निष्कर्षों से पता चलता है कि एआई ने हमें 7 दिनों के लिए अधिक सटीक रूप से नदी के बाढ़ की भविष्यवाणी करने में मदद की। इसने हमें 460 मिलियन लोगों को कवर करते हुए 80 देशों में बाढ़ के पूर्वानुमान की पेशकश करने में सक्षम बनाया। हम इन पूर्वानुमानों को Google खोज, Google मैप्स और एंड्रॉइड नोटिफिकेशन के माध्यम से उपलब्ध कराते हैं, जहां संभव हो।
हमारा शोध ब्लॉग कागज में गहराई से गोता लगाता है, जिसमें दिखाया गया है कि Google रिसर्च की AI- आधारित वैश्विक हाइड्रोलॉजिकल प्रौद्योगिकियां वर्तमान मानकों की तुलना में बाढ़ के पूर्वानुमान को कैसे बढ़ा सकती हैं। यह सीमित बाढ़ के आंकड़ों वाले देशों में विशेष रूप से महत्वपूर्ण है, जिससे हमें दुनिया भर में पूर्वानुमान का विस्तार करने की अनुमति मिलती है। शुरुआती चेतावनी प्रणाली घातक रूप से कटौती कर सकती है, और विस्तारित लीड समय समुदायों के लिए एक गेम-चेंजर हैं। हमारी तकनीक ने औसतन शून्य से पांच दिनों तक वैश्विक nowcasts की विश्वसनीयता को बढ़ाया, और हमने AI का उपयोग करके यूरोप में उन लोगों से मेल खाने के लिए अफ्रीका और एशिया में पूर्वानुमानों में सुधार किया है।
यह जानकारी अब लोगों, समुदायों, सरकारों और सहायता संगठनों के लिए एक उपकरण है जो पूर्व -कार्रवाई करने और कमजोर आबादी की रक्षा करती है। यह एक आसान यात्रा नहीं है, विशेष रूप से दुर्लभ डेटा और उच्च बाढ़ प्रभाव वाले क्षेत्रों में। जैसा कि हम अपना नवीनतम पेपर जारी करते हैं, आइए सटीक नदी के पूर्वानुमान के लिए एआई का उपयोग करने के लिए हमारी खोज में कुछ प्रमुख क्षणों को प्रतिबिंबित करते हैं:
भारत में हमारे पहले पायलट ने हमें एक मूल्यवान सबक सिखाया
हमारी यात्रा भारत के पटना क्षेत्र में एक पायलट के साथ शुरू हुई। बिहार, जहां पटना स्थित है, भारत के सबसे बाढ़-प्रवण राज्यों में से एक है, जिसमें कई निवासियों को विनाशकारी बाढ़ के निरंतर खतरे का सामना करना पड़ रहा है। हमने स्थानीय अधिकारियों के साथ मिलकर काम किया और बाढ़ के पूर्वानुमानों को विकसित करने के लिए वास्तविक समय के डेटा का उपयोग किया, उन्हें 2018 में Google सार्वजनिक अलर्ट में एकीकृत किया।
हमने अपने मॉडल को ऐतिहासिक घटनाओं, नदी के स्तर और इलाके के डेटा के मिश्रण के साथ खिलाया, जो विस्तृत नदी बाढ़ के पूर्वानुमानों को बनाने के लिए सैकड़ों हजारों सिमुलेशन चला रहे हैं। जबकि इस पद्धति का उद्देश्य विशिष्ट स्थानों के लिए सटीकता है, हमारा अंतिम लक्ष्य वैश्विक चुनौती से निपटना था। हमारा मानना था कि मशीन लर्निंग दुनिया भर में बाढ़ के पूर्वानुमान को बढ़ाने में मदद कर सकती है।
अनुसंधान और वैज्ञानिक समुदाय के साथ सहयोग बंद करना
2019 में, हमने अपने पूर्वानुमान तकनीक में सुधार करते हुए प्रभावित क्षेत्रों में 800,000 अलर्ट भेजते हुए, 12 बार अपने बाढ़ के पूर्वानुमान कवरेज का विस्तार किया। जैसा कि हमने मशीन लर्निंग की क्षमता में गहराई से बताया, हमने अपने एआई विधियों के साथ हाइड्रोलॉजिकल फिजिक्स-आधारित बाढ़ सिमुलेशन को मिश्रित करने के लिए अकादमिक शोधकर्ताओं के साथ काम करना शुरू कर दिया।
सटीक बाढ़ की भविष्यवाणियों के लिए हमारे शोध और लंबी अल्पकालिक मेमोरी नेटवर्क (LSTMS) के साथ प्रगति ने हमें एक वैश्विक, एंड-टू-एंड फ्लड फोरकास्टिंग प्लेटफॉर्म की कल्पना करने के लिए प्रेरित किया। यह मंच विश्वसनीय जानकारी प्रदान करेगा, यहां तक कि बाढ़ गेज के बिना क्षेत्रों में भी।
बाढ़ का पूर्वानुमान और विस्तारित हुआ, लेकिन स्थानीय डेटा उपलब्धता द्वारा सीमित था
हमारे भारत पायलट की सफलता पर निर्माण, हमने पूरे भारत और बांग्लादेश में अपने पूर्वानुमानों को व्यापक बना दिया, 360 मिलियन लोगों तक पहुंच गए। हमने अपनी तकनीक की प्रगति के लिए 48 घंटे आगे के पूर्वानुमानों का प्रबंधन किया। हालांकि, हमारे मॉडल स्थानीय स्ट्रीमफ्लो डेटा पर निर्भर थे, जिसने अन्य देशों को चुनौतीपूर्ण बना दिया।
एक वैश्विक एआई-आधारित बाढ़ पूर्वानुमान मॉडल और 80 से अधिक देशों के लिए विस्तार के लिए धुरी
स्थानीय डेटा पर भरोसा करने की सीमाओं को महसूस करते हुए, और एआई अनुसंधान के साथ आगे बढ़ने के साथ, हम एक वैश्विक मॉडल में स्थानांतरित हो गए। हमने अपने LSTM नेटवर्क को प्रशिक्षित करने के लिए वैश्विक डेटा स्रोतों का उपयोग किया, जिसका उद्देश्य स्थानीय स्ट्रीमफ्लो डेटा के बिना क्षेत्रों में भी बाढ़ की भविष्यवाणी करना है।
2022 में, हमने बाढ़ हब प्लेटफॉर्म को लॉन्च किया, 20 देशों में पूर्वानुमान की पेशकश की - जिसमें अफ्रीका में 15 शामिल थे - जहां पूर्वानुमान पहले डेटा की कमी द्वारा सीमित था। 2023 तक, हमने पूरे अफ्रीका, एशिया-प्रशांत, यूरोप और दक्षिण और मध्य अमेरिका भर में 60 और देशों तक विस्तार किया, जिसमें 460 मिलियन लोग शामिल थे। अब, बाढ़ हब पर वास्तविक समय के पूर्वानुमान विकासशील देशों में कई कमजोर समुदायों के लिए स्वतंत्र रूप से सुलभ हैं। हमारे वैश्विक एआई-आधारित मॉडल के लिए धन्यवाद, अफ्रीका में बाढ़ का पूर्वानुमान पहुंच अब यूरोप के बराबर है।
साझेदारी में काम करना
विज्ञान और अनुसंधान को आगे बढ़ाने और एक वास्तविक अंतर बनाने के लिए जहां इसकी सबसे अधिक आवश्यकता है, हम जानते हैं कि शिक्षाविदों, स्थानीय सरकारों और अंतर्राष्ट्रीय संगठनों के साथ सहयोग महत्वपूर्ण है।
हम एक कार्रवाई योग्य बाढ़ के पूर्वानुमान प्रदान करने के लिए अंतर्राष्ट्रीय सहायता समूहों के साथ काम करते हैं और शुरुआती चेतावनी प्रणालियों का समर्थन करने के लिए विश्व मौसम विज्ञान संगठन (WMO) के साथ सहयोग करते हैं, विशेष रूप से सभी पहल के लिए शुरुआती चेतावनी, 2027 तक जलवायु खतरों के बारे में हर किसी को शुरुआती चेतावनी देने का लक्ष्य रखते हैं। हम यह भी अध्ययन कर रहे हैं कि कैसे एआई नेशनल फ्लॉरडिंग एग्यूज़िंग से निपटने की चुनौतियों का सामना कर सकता है।
हमने अपने कारवां परियोजना जैसी वार्षिक कार्यशालाओं और पहलों के माध्यम से शिक्षाविदों और हाइड्रोलॉजिकल संगठनों के साथ मिलकर काम किया है, जो मौजूदा डेटासेट को मानकीकृत और एकत्र करता है।
हमारी यात्रा बहुत दूर है
जैसे -जैसे जलवायु परिवर्तन बिगड़ता है, बाढ़ अप्रत्याशित रूप से हिट हो सकती है। हमारा उद्देश्य हमारे कवरेज का विस्तार करने के लिए हमारे शोध और तकनीक का उपयोग करना है, फ्लैश और शहरी बाढ़ जैसी अन्य बाढ़-संबंधी घटनाओं की भविष्यवाणी करना है, और यह पता लगाना है कि एआई व्यापक जलवायु अनुकूलन चुनौतियों और स्थिरता के मुद्दों को कैसे संबोधित कर सकता है।
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सूचना (25)
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![ElijahWalker]()
ElijahWalker
11 अप्रैल 2025 12:00:00 पूर्वाह्न GMT
AI Enhances Global Flood Forecasting is a lifesaver! I live in a flood-prone area and this tool gives me peace of mind with its reliable predictions. It's not perfect, but it's way better than anything else I've used. Keep up the good work, but maybe add more localized data?
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![KevinAnderson]()
KevinAnderson
11 अप्रैल 2025 12:00:00 पूर्वाह्न GMT
このツールは洪水予報の信頼性を向上させてくれて助かるよ！私の住んでいる地域は洪水が頻発するから、こういった情報は本当に役立つ。ただ、もっと具体的な地域データが欲しいな。
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![FredYoung]()
FredYoung
11 अप्रैल 2025 12:00:00 पूर्वाह्न GMT
AI가 전 세계 홍수 예측 신뢰성을 높여주니 정말 도움이 돼! 홍수가 잦은 지역에 살고 있는데, 이 도구 덕분에 안심할 수 있어. 다만, 좀 더 세부적인 지역 데이터가 있으면 좋겠어.
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![BrianGarcia]()
BrianGarcia
11 अप्रैल 2025 12:00:00 पूर्वाह्न GMT
A AI Enhances Global Flood Forecasting é uma mão na roda! Moro em uma área onde as enchentes são comuns e essa ferramenta me dá uma sensação de segurança com suas previsões confiáveis. Não é perfeita, mas é muito melhor do que qualquer outra coisa que já usei. Continuem o bom trabalho, mas talvez adicionem mais dados locais?
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![RalphMitchell]()
RalphMitchell
11 अप्रैल 2025 12:00:00 पूर्वाह्न GMT
¡AI Enhances Global Flood Forecasting es un salvavidas! Vivo en una zona propensa a inundaciones y esta herramienta me da tranquilidad con sus predicciones confiables. No es perfecta, pero es mucho mejor que cualquier otra cosa que haya usado. Sigan con el buen trabajo, pero tal vez agreguen más datos locales.
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![WillMitchell]()
WillMitchell
11 अप्रैल 2025 12:00:00 पूर्वाह्न GMT
AI flood forecasting? Sounds cool, but it's kinda scary how dependent we are on tech during crises. It's great for warning us, but I hope it's as reliable as they say. Anyone else feel a bit uneasy about this?
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लोग अपने और अपने प्रियजनों को सुरक्षित रखने के लिए संकटों के दौरान विश्वसनीय जानकारी के लिए Google पर भरोसा करते हैं। बाढ़, सबसे आम प्राकृतिक आपदा होने के नाते, लगभग 1.5 बिलियन लोगों को प्रभावित करता है - दुनिया की 19% आबादी के बारे में - जो गंभीर बाढ़ से महत्वपूर्ण जोखिमों का सामना करते हैं। न केवल बाढ़ से जीवन की धमकी दी जाती है, बल्कि वे हर साल वैश्विक स्तर पर आर्थिक क्षति में लगभग 50 बिलियन डॉलर का कारण बनते हैं।
अधिकांश इतिहास के लिए, बड़े पैमाने पर बाढ़ की सटीक भविष्यवाणी करना मुद्दे की जटिलता और आवश्यक संसाधनों और डेटा की कमी के कारण कठिन था। स्ट्रीमफ्लो गेज द्वारा निगरानी की जाने वाली दुनिया की नदियों के केवल एक छोटे से अंश के साथ, इसने एक बड़ी सुरक्षा चुनौती दी, विशेष रूप से विकासशील देशों और अंडरस्कोर समुदायों के लोगों के लिए।
नेचर में प्रकाशित एक नए पेपर में, हम यह पता लगाते हैं कि कैसे एआई बाढ़ के पूर्वानुमान में क्रांति ला सकता है, जलवायु परिवर्तन से सबसे कठिन क्षेत्रों तक पहुंच सकता है। हमारे निष्कर्षों से पता चलता है कि एआई ने हमें 7 दिनों के लिए अधिक सटीक रूप से नदी के बाढ़ की भविष्यवाणी करने में मदद की। इसने हमें 460 मिलियन लोगों को कवर करते हुए 80 देशों में बाढ़ के पूर्वानुमान की पेशकश करने में सक्षम बनाया। हम इन पूर्वानुमानों को Google खोज, Google मैप्स और एंड्रॉइड नोटिफिकेशन के माध्यम से उपलब्ध कराते हैं, जहां संभव हो।
हमारा शोध ब्लॉग कागज में गहराई से गोता लगाता है, जिसमें दिखाया गया है कि Google रिसर्च की AI- आधारित वैश्विक हाइड्रोलॉजिकल प्रौद्योगिकियां वर्तमान मानकों की तुलना में बाढ़ के पूर्वानुमान को कैसे बढ़ा सकती हैं। यह सीमित बाढ़ के आंकड़ों वाले देशों में विशेष रूप से महत्वपूर्ण है, जिससे हमें दुनिया भर में पूर्वानुमान का विस्तार करने की अनुमति मिलती है। शुरुआती चेतावनी प्रणाली घातक रूप से कटौती कर सकती है, और विस्तारित लीड समय समुदायों के लिए एक गेम-चेंजर हैं। हमारी तकनीक ने औसतन शून्य से पांच दिनों तक वैश्विक nowcasts की विश्वसनीयता को बढ़ाया, और हमने AI का उपयोग करके यूरोप में उन लोगों से मेल खाने के लिए अफ्रीका और एशिया में पूर्वानुमानों में सुधार किया है।
यह जानकारी अब लोगों, समुदायों, सरकारों और सहायता संगठनों के लिए एक उपकरण है जो पूर्व -कार्रवाई करने और कमजोर आबादी की रक्षा करती है। यह एक आसान यात्रा नहीं है, विशेष रूप से दुर्लभ डेटा और उच्च बाढ़ प्रभाव वाले क्षेत्रों में। जैसा कि हम अपना नवीनतम पेपर जारी करते हैं, आइए सटीक नदी के पूर्वानुमान के लिए एआई का उपयोग करने के लिए हमारी खोज में कुछ प्रमुख क्षणों को प्रतिबिंबित करते हैं:
भारत में हमारे पहले पायलट ने हमें एक मूल्यवान सबक सिखाया
हमारी यात्रा भारत के पटना क्षेत्र में एक पायलट के साथ शुरू हुई। बिहार, जहां पटना स्थित है, भारत के सबसे बाढ़-प्रवण राज्यों में से एक है, जिसमें कई निवासियों को विनाशकारी बाढ़ के निरंतर खतरे का सामना करना पड़ रहा है। हमने स्थानीय अधिकारियों के साथ मिलकर काम किया और बाढ़ के पूर्वानुमानों को विकसित करने के लिए वास्तविक समय के डेटा का उपयोग किया, उन्हें 2018 में Google सार्वजनिक अलर्ट में एकीकृत किया।
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अनुसंधान और वैज्ञानिक समुदाय के साथ सहयोग बंद करना
2019 में, हमने अपने पूर्वानुमान तकनीक में सुधार करते हुए प्रभावित क्षेत्रों में 800,000 अलर्ट भेजते हुए, 12 बार अपने बाढ़ के पूर्वानुमान कवरेज का विस्तार किया। जैसा कि हमने मशीन लर्निंग की क्षमता में गहराई से बताया, हमने अपने एआई विधियों के साथ हाइड्रोलॉजिकल फिजिक्स-आधारित बाढ़ सिमुलेशन को मिश्रित करने के लिए अकादमिक शोधकर्ताओं के साथ काम करना शुरू कर दिया।
सटीक बाढ़ की भविष्यवाणियों के लिए हमारे शोध और लंबी अल्पकालिक मेमोरी नेटवर्क (LSTMS) के साथ प्रगति ने हमें एक वैश्विक, एंड-टू-एंड फ्लड फोरकास्टिंग प्लेटफॉर्म की कल्पना करने के लिए प्रेरित किया। यह मंच विश्वसनीय जानकारी प्रदान करेगा, यहां तक कि बाढ़ गेज के बिना क्षेत्रों में भी।
बाढ़ का पूर्वानुमान और विस्तारित हुआ, लेकिन स्थानीय डेटा उपलब्धता द्वारा सीमित था
हमारे भारत पायलट की सफलता पर निर्माण, हमने पूरे भारत और बांग्लादेश में अपने पूर्वानुमानों को व्यापक बना दिया, 360 मिलियन लोगों तक पहुंच गए। हमने अपनी तकनीक की प्रगति के लिए 48 घंटे आगे के पूर्वानुमानों का प्रबंधन किया। हालांकि, हमारे मॉडल स्थानीय स्ट्रीमफ्लो डेटा पर निर्भर थे, जिसने अन्य देशों को चुनौतीपूर्ण बना दिया।
एक वैश्विक एआई-आधारित बाढ़ पूर्वानुमान मॉडल और 80 से अधिक देशों के लिए विस्तार के लिए धुरी
स्थानीय डेटा पर भरोसा करने की सीमाओं को महसूस करते हुए, और एआई अनुसंधान के साथ आगे बढ़ने के साथ, हम एक वैश्विक मॉडल में स्थानांतरित हो गए। हमने अपने LSTM नेटवर्क को प्रशिक्षित करने के लिए वैश्विक डेटा स्रोतों का उपयोग किया, जिसका उद्देश्य स्थानीय स्ट्रीमफ्लो डेटा के बिना क्षेत्रों में भी बाढ़ की भविष्यवाणी करना है।
2022 में, हमने बाढ़ हब प्लेटफॉर्म को लॉन्च किया, 20 देशों में पूर्वानुमान की पेशकश की - जिसमें अफ्रीका में 15 शामिल थे - जहां पूर्वानुमान पहले डेटा की कमी द्वारा सीमित था। 2023 तक, हमने पूरे अफ्रीका, एशिया-प्रशांत, यूरोप और दक्षिण और मध्य अमेरिका भर में 60 और देशों तक विस्तार किया, जिसमें 460 मिलियन लोग शामिल थे। अब, बाढ़ हब पर वास्तविक समय के पूर्वानुमान विकासशील देशों में कई कमजोर समुदायों के लिए स्वतंत्र रूप से सुलभ हैं। हमारे वैश्विक एआई-आधारित मॉडल के लिए धन्यवाद, अफ्रीका में बाढ़ का पूर्वानुमान पहुंच अब यूरोप के बराबर है।
साझेदारी में काम करना
विज्ञान और अनुसंधान को आगे बढ़ाने और एक वास्तविक अंतर बनाने के लिए जहां इसकी सबसे अधिक आवश्यकता है, हम जानते हैं कि शिक्षाविदों, स्थानीय सरकारों और अंतर्राष्ट्रीय संगठनों के साथ सहयोग महत्वपूर्ण है।
हम एक कार्रवाई योग्य बाढ़ के पूर्वानुमान प्रदान करने के लिए अंतर्राष्ट्रीय सहायता समूहों के साथ काम करते हैं और शुरुआती चेतावनी प्रणालियों का समर्थन करने के लिए विश्व मौसम विज्ञान संगठन (WMO) के साथ सहयोग करते हैं, विशेष रूप से सभी पहल के लिए शुरुआती चेतावनी, 2027 तक जलवायु खतरों के बारे में हर किसी को शुरुआती चेतावनी देने का लक्ष्य रखते हैं। हम यह भी अध्ययन कर रहे हैं कि कैसे एआई नेशनल फ्लॉरडिंग एग्यूज़िंग से निपटने की चुनौतियों का सामना कर सकता है।
हमने अपने कारवां परियोजना जैसी वार्षिक कार्यशालाओं और पहलों के माध्यम से शिक्षाविदों और हाइड्रोलॉजिकल संगठनों के साथ मिलकर काम किया है, जो मौजूदा डेटासेट को मानकीकृत और एकत्र करता है।
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11 अप्रैल 2025 12:00:00 पूर्वाह्न GMT
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11 अप्रैल 2025 12:00:00 पूर्वाह्न GMT
このツールは洪水予報の信頼性を向上させてくれて助かるよ！私の住んでいる地域は洪水が頻発するから、こういった情報は本当に役立つ。ただ、もっと具体的な地域データが欲しいな。
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11 अप्रैल 2025 12:00:00 पूर्वाह्न GMT
AI가 전 세계 홍수 예측 신뢰성을 높여주니 정말 도움이 돼! 홍수가 잦은 지역에 살고 있는데, 이 도구 덕분에 안심할 수 있어. 다만, 좀 더 세부적인 지역 데이터가 있으면 좋겠어.
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11 अप्रैल 2025 12:00:00 पूर्वाह्न GMT
A AI Enhances Global Flood Forecasting é uma mão na roda! Moro em uma área onde as enchentes são comuns e essa ferramenta me dá uma sensação de segurança com suas previsões confiáveis. Não é perfeita, mas é muito melhor do que qualquer outra coisa que já usei. Continuem o bom trabalho, mas talvez adicionem mais dados locais?
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