AIは、グローバルな洪水予測の信頼性を高めます

人々は、自分自身と彼らの愛する人を保護するために、危機中に信頼できる情報をGoogleに頼っています。最も一般的な自然災害である洪水は、深刻な洪水から重大なリスクに直面している世界人口の19％の約15億人近くに影響を与えます。洪水が命を脅かすだけでなく、毎年世界中で約500億ドルの経済的損害を引き起こしています。

歴史のほとんどにとって、大規模に洪水を正確に予測することは、問題の複雑さと必要なリソースとデータの欠如のために困難でした。 Streamflow Gaugesによって監視されている世界の川のごく一部しかないため、これは特に発展途上国やサービスの行き届いていないコミュニティの人々にとって、大きな安全上の課題をもたらしました。

Natureで公開された新しい論文では、AIが洪水予測にどのように革命を起こすかを探り、気候変動に最も大きな打撃を受けた地域に到達します。私たちの調査結果は、AIが川の洪水を最大7日前までより正確に予測するのに役立ったことを示しています。これにより、80か国で洪水予測を提供し、4億6,000万人をカバーすることができました。また、これらの予測は、Google検索、Googleマップ、およびAndroid通知を通じて利用可能になります。

私たちの研究ブログは、Google ResearchのAIベースのグローバル水文学技術が現在の基準と比較して洪水予測を大幅に高めることができる方法を紹介し、紙の中でより深く潜ります。これは、洪水データが限られている国では特に重要であり、世界中で予測を拡大することができます。早期の警告システムは、致命的な死亡を大幅に削減することができ、拡張リードタイムはコミュニティにとってゲームチェンジャーです。当社の技術は、平均してゼロから5日間のグローバルなNowcastの信頼性を拡大し、AIを使用してヨーロッパのものと一致するようにアフリカとアジアの予測を改善しました。

この情報は現在、人々、コミュニティ、政府、および支援組織が先制措置を講じ、脆弱な集団を保護するためのツールです。特に、データが希少で洪水の影響が少ない地域では、簡単な旅ではありませんでした。最新の論文をリリースするとき、AIを使用して正確な川の洪水予測に使用するという探求の重要な瞬間を振り返りましょう。

インドでの最初のパイロットは私たちに貴重な教訓を教えてくれました

私たちの旅は、インドのパトナ地域のパイロットから始まりました。パトナが位置しているビハールは、インドで最も洪水が発生しやすい州の1つであり、多くの住民が壊滅的な洪水の絶え間ない脅威に直面しています。私たちは地元の役人と協力し、リアルタイムデータを使用して洪水予測を開発し、2018年にGoogle Public Alertsに統合しました。

モデルに歴史的な出来事、川のレベル、地形データが混在し、数十万のシミュレーションを実行して、詳細な川の洪水予測を作成しました。この方法は特定の場所の精度を目的としていましたが、私たちの究極の目標は、グローバルな課題に取り組むことでした。私たちは、機械学習が世界中で洪水予測を拡大するのに役立つと信じていました。

研究や科学コミュニティとのコラボレーションを開始します

2019年には、洪水予測カバレッジを12回拡大し、予測技術を改善しながら、影響を受ける地域の人々に800,000のアラートを送信しました。機械学習の可能性を深く掘り下げたとき、私たちは学術研究者と協力して、水文学物理学ベースの洪水シミュレーションとAIの方法を融合し始めました。

正確な洪水予測のための長期的な短期メモリネットワーク（LSTM）の私たちの研究と進歩は、グローバルなエンドツーエンドの洪水予測プラットフォームを想像するように促しました。このプラットフォームは、洪水ゲージのない地域でも信頼できる情報を提供します。

洪水予測はさらに拡大しましたが、ローカルデータの可用性によって制限されました

インドのパイロットの成功に基づいて、インド全土とバングラデシュへの予測を拡大し、3億6,000万人に達しました。ハイテクの進歩のおかげで、最大48時間先の予測を管理しました。ただし、モデルはローカルストリームフローデータに依存していたため、他の国に挑戦しました。

グローバルAIベースの洪水予測モデルへのピボットと80か国以上への拡大

ローカルデータに依存することの限界を認識し、AIの研究が進むと、グローバルモデルに移行しました。グローバルデータソースを使用して、LSTMネットワークをトレーニングし、ローカルストリームフローデータのない地域でも洪水を予測することを目指しています。

2022年に、フラッドハブプラットフォームを立ち上げ、アフリカの15を含む20か国で予測を提供していました。ここでは、以前はデータ不足によって予測が制限されていました。 2023年までに、アフリカ、アジア太平洋、ヨーロッパ、南および中央アメリカの60か国に拡大し、4億6,000万人をカバーしました。現在、洪水ハブのリアルタイムの予測は、発展途上国の多くの脆弱なコミュニティが自由にアクセスできます。グローバルAIベースのモデルのおかげで、アフリカでの洪水予測アクセスは現在ヨーロッパと同等です。

パートナーシップで働く

科学と研究を前進させ続け、最も必要な場所で真の違いを生むために、学者、地方自治体、および国際機関との協力が重要であることを知っています。

私たちは国際的な援助グループと協力して、実用的な洪水予測を提供し、世界気象機関（WMO）と協力して早期警告システム、特にすべてのイニシアチブの早期警告をサポートし、2027年までに気候の危険性に関する早期警告を提供することを目指しています。

私たちは、既存のデータセットを標準化および集約するCaravan Projectのような年次ワークショップやイニシアチブを通じて、学者や水文学組織と緊密に連携してきました。

私たちの旅は終わりにはほど遠いです

気候変動が悪化するにつれて、洪水は予想外に打撃を受ける可能性があります。私たちの目的は、研究と技術を使用して報道を拡大し、フラッシュや都市の洪水などの他の洪水関連のイベントを予測し、AIがより広範な気候適応の課題と持続可能性の問題にどのように対処できるかを探ることです。