एआई वैश्विक बाढ़ पूर्वानुमान विश्वसनीयता को बढ़ाता है
लोग संकट के दौरान विश्वसनीय जानकारी के लिए Google पर निर्भर रहते हैं ताकि वे स्वयं और अपने प्रियजनों की सुरक्षा कर सकें। बाढ़, जो सबसे आम प्राकृतिक आपदा है, लगभग 1.5 अरब लोगों को प्रभावित करती है—जो विश्व की जनसंख्या का लगभग 19% है—जो गंभीर बाढ़ से महत्वपूर्ण जोखिमों का सामना करते हैं। बाढ़ न केवल जीवन को खतरे में डालती है, बल्कि यह वैश्विक स्तर पर प्रतिवर्ष लगभग 50 अरब डॉलर का आर्थिक नुकसान भी पहुंचाती है।
इतिहास के अधिकांश समय में, जटिलता और आवश्यक संसाधनों व डेटा की कमी के कारण बड़े पैमाने पर बाढ़ की सटीक भविष्यवाणी करना मुश्किल था। विश्व की नदियों का केवल एक छोटा सा हिस्सा स्ट्रीमफ्लो गेज द्वारा निगरानी किया जाता है, जिसने विशेष रूप से विकासशील देशों और कम सेवा प्राप्त समुदायों के लिए एक प्रमुख सुरक्षा चुनौती पैदा की।
नेचर में प्रकाशित एक नए पेपर में, हम यह खोज करते हैं कि कैसे AI बाढ़ पूर्वानुमान में क्रांति ला सकता है, जो जलवायु परिवर्तन से सबसे अधिक प्रभावित क्षेत्रों तक पहुंचता है। हमारे निष्कर्ष दिखाते हैं कि AI ने हमें 7 दिनों तक नदी बाढ़ की सटीक भविष्यवाणी करने में मदद की। इससे हम 80 देशों में बाढ़ पूर्वानुमान प्रदान करने में सक्षम हुए, जो 460 मिलियन लोगों को कवर करता है। हम इन पूर्वानुमानों को Google Search, Google Maps, और जहां संभव हो Android नोटिफिकेशन के माध्यम से भी उपलब्ध कराते हैं।
हमारा रिसर्च ब्लॉग पेपर में गहराई से जाता है, यह प्रदर्शित करता है कि Google Research की AI-आधारित वैश्विक हाइड्रोलॉजिक तकनीकें मौजूदा मानकों की तुलना में बाढ़ पूर्वानुमान को काफी हद तक बढ़ा सकती हैं। यह विशेष रूप से उन देशों में महत्वपूर्ण है जहां बाढ़ डेटा सीमित है, जिससे हम वैश्विक स्तर पर पूर्वानुमान का विस्तार कर सकते हैं। प्रारंभिक चेतावनी प्रणालियां मृत्यु दर को काफी हद तक कम कर सकती हैं, और विस्तारित लीड टाइम समुदायों के लिए गेम-चेंजर हैं। हमारी तकनीक ने वैश्विक नाउकास्ट की विश्वसनीयता को औसतन शून्य से पांच दिनों तक बढ़ाया, और हमने AI का उपयोग करके अफ्रीका और एशिया में पूर्वानुमानों को यूरोप के बराबर सुधार किया।
यह जानकारी अब लोगों, समुदायों, सरकारों और सहायता संगठनों के लिए एक उपकरण है ताकि वे पहले से कार्रवाई कर सकें और कमजोर आबादी की रक्षा कर सकें। यह आसान यात्रा नहीं रही, विशेष रूप से उन क्षेत्रों में जहां डेटा की कमी और बाढ़ का प्रभाव अधिक है। जैसे ही हम अपना नवीनतम पेपर जारी करते हैं, आइए हम AI का उपयोग करके सटीक नदी बाढ़ पूर्वानुमान के लिए अपनी खोज के कुछ महत्वपूर्ण क्षणों पर विचार करें:
भारत में हमारा पहला पायलट 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, जहां कई निवासियों को विनाशकारी बाढ़ की निरंतर धमकी का सामना करना पड़ता है। हमने स्थानीय अधिकारियों के साथ मिलकर काम किया और रीयल-टाइम डेटा का उपयोग करके बाढ़ पूर्वानुमान विकसित किए, जिन्हें 2018 में Google Public Alerts में एकीकृत किया गया।
हमने अपने मॉडलों को ऐतिहासिक घटनाओं, नदी स्तरों और भू-भाग डेटा के मिश्रण के साथ खिलाया, जिसमें सटीक नदी बाढ़ पूर्वानुमान बनाने के लिए लाखों सिमुलेशन चलाए गए। हालांकि यह विधि विशिष्ट स्थानों के लिए सटीकता पर केंद्रित थी, हमारा अंतिम लक्ष्य वैश्विक चुनौती से निपटना था। हमें विश्वास था कि मशीन लर्निंग विश्व स्तर पर बाढ़ पूर्वानुमान को स्केल करने में मदद कर सकता है।
शोध और वैज्ञानिक समुदाय के साथ सहयोग शुरू करना
2019 में, हमने अपने बाढ़ पूर्वानुमान कवरेज को 12 गुना बढ़ाया, प्रभावित क्षेत्रों में 800,000 अलर्ट भेजे और अपनी पूर्वानुमान तकनीक में सुधार किया। जैसे-जैसे हमने मशीन लर्निंग की क्षमता में गहराई से खोज की, हमने शैक्षणिक शोधकर्ताओं के साथ काम शुरू किया ताकि हाइड्रोलॉजिकल भौतिकी-आधारित बाढ़ सिमुलेशन को हमारे AI तरीकों के साथ मिश्रित किया जा सके।
हमारा शोध और सटीक बाढ़ भविष्यवाणियों के लिए Long Short-Term Memory networks (LSTMs) के साथ प्रगति ने हमें एक वैश्विक, एंड-टू-एंड बाढ़ पूर्वानुमान मंच की कल्पना करने के लिए प्रेरित किया। यह मंच उन क्षेत्रों में भी विश्वसनीय जानकारी प्रदान करेगा जहां बाढ़ गेज नहीं हैं।
बाढ़ पूर्वानुमान का और विस्तार, लेकिन स्थानीय डेटा उपलब्धता द्वारा सीमित
भारत में हमारे पायलट की सफलता पर निर्माण करते हुए, हमने पूरे भारत और बांग्लादेश में अपने पूर्वानुमानों का विस्तार किया, जो 360 मिलियन लोगों तक पहुंचा। हमारी तकनीक की प्रगति के कारण हम 48 घंटे तक के पूर्वानुमान प्रबंधित कर सके। हालांकि, हमारे मॉडल स्थानीय स्ट्रीमफ्लो डेटा पर निर्भर थे, जिसने अन्य देशों में स्केलिंग को चुनौतीपूर्ण बना दिया।
वैश्विक AI-आधारित बाढ़ पूर्वानुमान मॉडल की ओर बदलाव और 80 से अधिक देशों में विस्तार
स्थानीय डेटा पर निर्भरता की सीमाओं को महसूस करते हुए, और AI अनुसंधान में प्रगति के साथ, हमने एक वैश्विक मॉडल की ओर रुख किया। हमने अपने LSTM नेटवर्क को प्रशिक्षित करने के लिए वैश्विक डेटा स्रोतों का उपयोग किया, जिसका लक्ष्य उन क्षेत्रों में भी बाढ़ की भविष्यवाणी करना था जहां स्थानीय स्ट्रीमफ्लो डेटा नहीं था।
2022 में, हमने Flood Hub मंच लॉन्च किया, जिसमें 20 देशों में पूर्वानुमान प्रदान किए गए—जिनमें अफ्रीका के 15 देश शामिल थे—जहां डेटा की कमी के कारण पहले पूर्वानुमान सीमित था। 2023 तक, हमने अफ्रीका, एशिया-प्रशांत, यूरोप, और दक्षिण और मध्य अमेरिका में 60 और देशों में विस्तार किया, जो 460 मिलियन लोगों को कवर करता है। अब, Flood Hub पर रीयल-टाइम पूर्वानुमान कई विकासशील देशों के कमजोर समुदायों के लिए स्वतंत्र रूप से उपलब्ध हैं। हमारे वैश्विक AI-आधारित मॉडल के कारण, अफ्रीका में बाढ़ पूर्वानुमान तक पहुंच अब यूरोप के बराबर है।
साझेदारी में काम करना
विज्ञान और अनुसंधान को आगे बढ़ाने और जहां इसकी सबसे अधिक आवश्यकता है वहां वास्तविक बदलाव लाने के लिए, हम जानते हैं कि शैक्षणिक, स्थानीय सरकारों और अंतरराष्ट्रीय संगठनों के साथ सहयोग महत्वपूर्ण है।
हम अंतरराष्ट्रीय सहायता समूहों के साथ मिलकर कार्रवाई योग्य बाढ़ पूर्वानुमान प्रदान करते हैं और World Meteorological Organization (WMO) के साथ सहयोग करते हैं ताकि प्रारंभिक चेतावनी प्रणालियों का समर्थन किया जा सके, विशेष रूप से Early Warnings for All पहल, जिसका लक्ष्य 2027 तक सभी को जलवायु खतरों के बारे में प्रारंभिक चेतावनी देना है। हम यह भी अध्ययन कर रहे हैं कि AI राष्ट्रीय बाढ़ पूर्वानुमान एजेंसियों द्वारा सामना की जाने वाली वास्तविक दुनिया की चुनौतियों का समाधान कैसे कर सकता है।
हमने वार्षिक कार्यशालाओं और हमारी Caravan परियोजना जैसे पहलों के माध्यम से शैक्षणिक और हाइड्रोलॉजिकल संगठनों के साथ मिलकर काम किया है, जो मौजूदा डेटासेट को मानकीकृत और एकत्रित करता है।
हमारी यात्रा अभी पूरी नहीं हुई है
जैसे-जैसे जलवायु परिवर्तन बिगड़ता है, बाढ़ अप्रत्याशित रूप से आ सकती है। हमारा लक्ष्य अपने अनुसंधान और तकनीक का उपयोग करके अपनी कवरेज का विस्तार करना, फ्लैश और शहरी बाढ़ जैसे अन्य बाढ़-संबंधी घटनाओं की भविष्यवाणी करना, और यह खोज करना है कि AI व्यापक जलवायु अनुकूलन चुनौतियों और स्थिरता मुद्दों को कैसे संबोधित कर सकता है।
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सूचना (27)
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![JustinMartin]()
JustinMartin
31 जुलाई 2025 7:11:20 पूर्वाह्न IST
It's wild how AI is stepping up flood predictions! 🌊 Google’s tech helping 1.5 billion people stay safer is huge. Makes me wonder how else AI can tackle nature’s chaos. Excited for what’s next!
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![JackMitchell]()
JackMitchell
22 जुलाई 2025 1:05:51 अपराह्न IST
This AI flood forecasting sounds like a game-changer! Knowing floods hit 1.5 billion people is wild—hope this tech saves lives. 🌊
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![LawrenceLee]()
LawrenceLee
25 अप्रैल 2025 11:58:33 अपराह्न IST
AI Enhances Global Flood Forecasting is a lifesaver! It's super helpful during flood seasons, but sometimes the predictions are a bit off. Still, it's a must-have for anyone in flood-prone areas. Keep up the good work, and maybe improve the accuracy a bit? 🌊📈
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![MarkThomas]()
MarkThomas
23 अप्रैल 2025 5:33:25 अपराह्न IST
एआई एन्हांसेज ग्लोबल फ्लड फोरकास्टिंग जीवन रक्षक है! बाढ़ के मौसम में यह बहुत मददगार है, लेकिन कभी-कभी भविष्यवाणियाँ थोड़ी गलत होती हैं। फिर भी, बाढ़ प्रभावित क्षेत्रों में रहने वालों के लिए यह जरूरी है। अच्छा काम जारी रखें और शायद सटीकता में सुधार करें? 🌊📈
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![JohnYoung]()
JohnYoung
22 अप्रैल 2025 11:03:20 अपराह्न IST
AI가 글로벌 홍수 예보를 강화하는 건 꽤 멋지지만, 데이터가 가끔 이상하게 느껴져요. 일반적인 인식에는 좋지만, 개인 안전에는 완전히 신뢰할 수 없어요. 더 정확해야 해요! 🌊
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![AndrewHernández]()
AndrewHernández
20 अप्रैल 2025 10:53:17 पूर्वाह्न IST
AI Enhances Global Flood Forecasting is pretty cool, but sometimes the data feels a bit off. It's great for general awareness, but I wouldn't trust it completely for personal safety. Needs more accuracy! 🌊
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लोग संकट के दौरान विश्वसनीय जानकारी के लिए Google पर निर्भर रहते हैं ताकि वे स्वयं और अपने प्रियजनों की सुरक्षा कर सकें। बाढ़, जो सबसे आम प्राकृतिक आपदा है, लगभग 1.5 अरब लोगों को प्रभावित करती है—जो विश्व की जनसंख्या का लगभग 19% है—जो गंभीर बाढ़ से महत्वपूर्ण जोखिमों का सामना करते हैं। बाढ़ न केवल जीवन को खतरे में डालती है, बल्कि यह वैश्विक स्तर पर प्रतिवर्ष लगभग 50 अरब डॉलर का आर्थिक नुकसान भी पहुंचाती है।
इतिहास के अधिकांश समय में, जटिलता और आवश्यक संसाधनों व डेटा की कमी के कारण बड़े पैमाने पर बाढ़ की सटीक भविष्यवाणी करना मुश्किल था। विश्व की नदियों का केवल एक छोटा सा हिस्सा स्ट्रीमफ्लो गेज द्वारा निगरानी किया जाता है, जिसने विशेष रूप से विकासशील देशों और कम सेवा प्राप्त समुदायों के लिए एक प्रमुख सुरक्षा चुनौती पैदा की।
नेचर में प्रकाशित एक नए पेपर में, हम यह खोज करते हैं कि कैसे AI बाढ़ पूर्वानुमान में क्रांति ला सकता है, जो जलवायु परिवर्तन से सबसे अधिक प्रभावित क्षेत्रों तक पहुंचता है। हमारे निष्कर्ष दिखाते हैं कि AI ने हमें 7 दिनों तक नदी बाढ़ की सटीक भविष्यवाणी करने में मदद की। इससे हम 80 देशों में बाढ़ पूर्वानुमान प्रदान करने में सक्षम हुए, जो 460 मिलियन लोगों को कवर करता है। हम इन पूर्वानुमानों को Google Search, Google Maps, और जहां संभव हो Android नोटिफिकेशन के माध्यम से भी उपलब्ध कराते हैं।
हमारा रिसर्च ब्लॉग पेपर में गहराई से जाता है, यह प्रदर्शित करता है कि Google Research की AI-आधारित वैश्विक हाइड्रोलॉजिक तकनीकें मौजूदा मानकों की तुलना में बाढ़ पूर्वानुमान को काफी हद तक बढ़ा सकती हैं। यह विशेष रूप से उन देशों में महत्वपूर्ण है जहां बाढ़ डेटा सीमित है, जिससे हम वैश्विक स्तर पर पूर्वानुमान का विस्तार कर सकते हैं। प्रारंभिक चेतावनी प्रणालियां मृत्यु दर को काफी हद तक कम कर सकती हैं, और विस्तारित लीड टाइम समुदायों के लिए गेम-चेंजर हैं। हमारी तकनीक ने वैश्विक नाउकास्ट की विश्वसनीयता को औसतन शून्य से पांच दिनों तक बढ़ाया, और हमने AI का उपयोग करके अफ्रीका और एशिया में पूर्वानुमानों को यूरोप के बराबर सुधार किया।
यह जानकारी अब लोगों, समुदायों, सरकारों और सहायता संगठनों के लिए एक उपकरण है ताकि वे पहले से कार्रवाई कर सकें और कमजोर आबादी की रक्षा कर सकें। यह आसान यात्रा नहीं रही, विशेष रूप से उन क्षेत्रों में जहां डेटा की कमी और बाढ़ का प्रभाव अधिक है। जैसे ही हम अपना नवीनतम पेपर जारी करते हैं, आइए हम AI का उपयोग करके सटीक नदी बाढ़ पूर्वानुमान के लिए अपनी खोज के कुछ महत्वपूर्ण क्षणों पर विचार करें:
भारत में हमारा पहला पायलट 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, जहां कई निवासियों को विनाशकारी बाढ़ की निरंतर धमकी का सामना करना पड़ता है। हमने स्थानीय अधिकारियों के साथ मिलकर काम किया और रीयल-टाइम डेटा का उपयोग करके बाढ़ पूर्वानुमान विकसित किए, जिन्हें 2018 में Google Public Alerts में एकीकृत किया गया।
हमने अपने मॉडलों को ऐतिहासिक घटनाओं, नदी स्तरों और भू-भाग डेटा के मिश्रण के साथ खिलाया, जिसमें सटीक नदी बाढ़ पूर्वानुमान बनाने के लिए लाखों सिमुलेशन चलाए गए। हालांकि यह विधि विशिष्ट स्थानों के लिए सटीकता पर केंद्रित थी, हमारा अंतिम लक्ष्य वैश्विक चुनौती से निपटना था। हमें विश्वास था कि मशीन लर्निंग विश्व स्तर पर बाढ़ पूर्वानुमान को स्केल करने में मदद कर सकता है।
शोध और वैज्ञानिक समुदाय के साथ सहयोग शुरू करना
2019 में, हमने अपने बाढ़ पूर्वानुमान कवरेज को 12 गुना बढ़ाया, प्रभावित क्षेत्रों में 800,000 अलर्ट भेजे और अपनी पूर्वानुमान तकनीक में सुधार किया। जैसे-जैसे हमने मशीन लर्निंग की क्षमता में गहराई से खोज की, हमने शैक्षणिक शोधकर्ताओं के साथ काम शुरू किया ताकि हाइड्रोलॉजिकल भौतिकी-आधारित बाढ़ सिमुलेशन को हमारे AI तरीकों के साथ मिश्रित किया जा सके।
हमारा शोध और सटीक बाढ़ भविष्यवाणियों के लिए Long Short-Term Memory networks (LSTMs) के साथ प्रगति ने हमें एक वैश्विक, एंड-टू-एंड बाढ़ पूर्वानुमान मंच की कल्पना करने के लिए प्रेरित किया। यह मंच उन क्षेत्रों में भी विश्वसनीय जानकारी प्रदान करेगा जहां बाढ़ गेज नहीं हैं।
बाढ़ पूर्वानुमान का और विस्तार, लेकिन स्थानीय डेटा उपलब्धता द्वारा सीमित
भारत में हमारे पायलट की सफलता पर निर्माण करते हुए, हमने पूरे भारत और बांग्लादेश में अपने पूर्वानुमानों का विस्तार किया, जो 360 मिलियन लोगों तक पहुंचा। हमारी तकनीक की प्रगति के कारण हम 48 घंटे तक के पूर्वानुमान प्रबंधित कर सके। हालांकि, हमारे मॉडल स्थानीय स्ट्रीमफ्लो डेटा पर निर्भर थे, जिसने अन्य देशों में स्केलिंग को चुनौतीपूर्ण बना दिया।
वैश्विक AI-आधारित बाढ़ पूर्वानुमान मॉडल की ओर बदलाव और 80 से अधिक देशों में विस्तार
स्थानीय डेटा पर निर्भरता की सीमाओं को महसूस करते हुए, और AI अनुसंधान में प्रगति के साथ, हमने एक वैश्विक मॉडल की ओर रुख किया। हमने अपने LSTM नेटवर्क को प्रशिक्षित करने के लिए वैश्विक डेटा स्रोतों का उपयोग किया, जिसका लक्ष्य उन क्षेत्रों में भी बाढ़ की भविष्यवाणी करना था जहां स्थानीय स्ट्रीमफ्लो डेटा नहीं था।
2022 में, हमने Flood Hub मंच लॉन्च किया, जिसमें 20 देशों में पूर्वानुमान प्रदान किए गए—जिनमें अफ्रीका के 15 देश शामिल थे—जहां डेटा की कमी के कारण पहले पूर्वानुमान सीमित था। 2023 तक, हमने अफ्रीका, एशिया-प्रशांत, यूरोप, और दक्षिण और मध्य अमेरिका में 60 और देशों में विस्तार किया, जो 460 मिलियन लोगों को कवर करता है। अब, Flood Hub पर रीयल-टाइम पूर्वानुमान कई विकासशील देशों के कमजोर समुदायों के लिए स्वतंत्र रूप से उपलब्ध हैं। हमारे वैश्विक AI-आधारित मॉडल के कारण, अफ्रीका में बाढ़ पूर्वानुमान तक पहुंच अब यूरोप के बराबर है।
साझेदारी में काम करना
विज्ञान और अनुसंधान को आगे बढ़ाने और जहां इसकी सबसे अधिक आवश्यकता है वहां वास्तविक बदलाव लाने के लिए, हम जानते हैं कि शैक्षणिक, स्थानीय सरकारों और अंतरराष्ट्रीय संगठनों के साथ सहयोग महत्वपूर्ण है।
हम अंतरराष्ट्रीय सहायता समूहों के साथ मिलकर कार्रवाई योग्य बाढ़ पूर्वानुमान प्रदान करते हैं और World Meteorological Organization (WMO) के साथ सहयोग करते हैं ताकि प्रारंभिक चेतावनी प्रणालियों का समर्थन किया जा सके, विशेष रूप से Early Warnings for All पहल, जिसका लक्ष्य 2027 तक सभी को जलवायु खतरों के बारे में प्रारंभिक चेतावनी देना है। हम यह भी अध्ययन कर रहे हैं कि AI राष्ट्रीय बाढ़ पूर्वानुमान एजेंसियों द्वारा सामना की जाने वाली वास्तविक दुनिया की चुनौतियों का समाधान कैसे कर सकता है।
हमने वार्षिक कार्यशालाओं और हमारी Caravan परियोजना जैसे पहलों के माध्यम से शैक्षणिक और हाइड्रोलॉजिकल संगठनों के साथ मिलकर काम किया है, जो मौजूदा डेटासेट को मानकीकृत और एकत्रित करता है।
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