AI는 글로벌 홍수 예측 신뢰성을 향상시킵니다

사람들은 자신과 사랑하는 사람들을 보호하기 위해 위기를받는 동안 신뢰할 수있는 정보를 얻기 위해 Google에 의존합니다. 가장 흔한 자연 재해 인 홍수는 전 세계 인구의 약 19% (약 19%)가 심각한 홍수로 인한 중대한 위험에 직면합니다. 홍수는 생명을 위협 할뿐만 아니라 매년 전 세계적으로 약 500 억 달러의 경제적 손해를 초래합니다.

대부분의 역사에서, 문제의 복잡성과 필요한 자원과 데이터의 부족으로 인해 대규모로 홍수를 정확하게 예측하는 것은 힘들었습니다. Streamflow Gauges에 의해 모니터링되는 세계 강의 작은 부분만으로도 특히 개발 도상국과 소외된 지역 사회의 사람들에게 큰 안전 문제가 발생했습니다.

자연에 발표 된 새로운 논문에서, 우리는 AI가 홍수 예측에 혁명을 일으켜 기후 변화에 가장 어려운 지역에 도달하는 방법을 탐구합니다. 우리의 연구 결과는 AI가 우리가 강간 홍수를보다 정확하게 예측하는 데 도움이되었음을 보여줍니다. 이를 통해 우리는 80 개국에서 4 억 6 천만 명이 커버하는 홍수 예측을 제공 할 수있었습니다. 또한 가능한 경우 Google 검색, Google지도 및 Android 알림을 통해 이러한 예측을 사용할 수 있습니다.

우리의 리서치 블로그는 Google Research의 AI 기반 글로벌 수문 기술이 현재 표준에 비해 홍수 예측을 크게 향상시킬 수있는 방법을 보여 주면서 논문에 더 깊이 빠져들고 있습니다. 이는 홍수 데이터가 제한된 국가에서 특히 중요하므로 전 세계적으로 예측을 확장 할 수 있습니다. 조기 경고 시스템은 사망자를 크게 줄일 수 있으며 연장 된 리드 타임은 커뮤니티의 게임 체인저입니다. 우리의 기술은 Global Nowcast의 신뢰성을 평균에서 5 일로 확장했으며, 아프리카와 아시아에서 AI를 사용하는 유럽의 예측을 개선했습니다.

이 정보는 이제 사람, 지역 사회, 정부 및 지원 단체가 선제 조치를 취하고 취약한 인구를 보호 할 수있는 도구입니다. 특히 데이터가 부족하고 홍수에 영향을 미치는 지역에서는 쉬운 여행이 아니 었습니다. 최신 논문을 발표 할 때 정확한 Riverine 홍수 예측을 위해 AI를 사용하려는 주요 순간을 반영합시다.

인도의 첫 조종사는 우리에게 귀중한 교훈을 가르쳐주었습니다.

우리의 여정은 인도의 Patna 지역에서 조종사로 시작되었습니다. Patna가 위치한 Bihar는 인도에서 가장 홍수가 많은 국가 중 하나이며, 많은 주민들이 홍수가 끊임없이 위협을 받고 있습니다. 우리는 현지 공무원과 협력하여 실시간 데이터를 사용하여 홍수 예측을 개발하여 2018 년에 Google 공개 알림에 통합했습니다.

우리는 역사적 사건, 강 수준 및 지형 데이터를 혼합하여 모델을 공급하여 수십만 개의 시뮬레이션을 실행하여 자세한 강 홍수 예측을 만듭니다. 이 방법은 특정 위치의 정밀도를 목표로했지만, 우리의 궁극적 인 목표는 글로벌 도전을 해결하는 것이 었습니다. 우리는 기계 학습이 전 세계적으로 홍수 예측을 확장하는 데 도움이 될 수 있다고 믿었습니다.

연구 및 과학계와의 협력을 시작합니다

2019 년에는 홍수 예측 범위를 12 배 이상 확장하여 영향을받는 지역에있는 사람들에게 80 만 건의 경고를 발송하면서 예측 기술을 향상 시켰습니다. 기계 학습의 잠재력에 대해 더 깊이 파고 들었을 때, 우리는 학술 연구원들과 협력하여 수 문학적 물리 기반 홍수 시뮬레이션을 AI 방법과 혼합했습니다.

정확한 홍수 예측에 대한 긴 단기 메모리 네트워크 (LSTM)를 통한 우리의 연구와 진보는 우리가 글로벌 엔드 투 엔드 홍수 예측 플랫폼을 구상하도록 영감을주었습니다. 이 플랫폼은 홍수 게이지가없는 지역에서도 안정적인 정보를 제공합니다.

홍수 예측은 더 확대되었지만 로컬 데이터 가용성에 의해 제한되었습니다.

우리는 인도 조종사의 성공을 바탕으로 인도와 방글라데시 전역의 예측을 3 억 3 천만 명에 도달했습니다. 우리는 기술의 발전 덕분에 최대 48 시간의 예측을 관리했습니다. 그러나 우리의 모델은 로컬 스트림 흐름 데이터에 의존하여 다른 국가로의 확장이 어려워졌습니다.

글로벌 AI 기반 홍수 예측 모델 및 80 개국 이상의 확장에 대한 피벗

로컬 데이터에 의존하는 한계를 실현하고 AI 연구 발전으로 우리는 글로벌 모델로 전환했습니다. 우리는 글로벌 데이터 소스를 사용하여 LSTM 네트워크를 훈련시켜 로컬 스트림 흐름 데이터가없는 지역에서도 홍수를 예측하는 것을 목표로했습니다.

2022 년에 우리는 홍수 허브 플랫폼을 시작하여 아프리카의 15 개를 포함한 20 개국에서 예측을 제공했으며, 여기서 예측은 이전에 데이터 부족으로 제한되었습니다. 2023 년까지, 우리는 아프리카, 아시아 태평양, 유럽 및 남아메리카의 60 개국으로 4 억 6 천만 명이 더 확장되었습니다. 이제 홍수 허브의 실시간 예측은 개발 도상국의 많은 취약한 지역 사회에 자유롭게 액세스 할 수 있습니다. 우리의 글로벌 AI 기반 모델 덕분에 아프리카의 홍수 예측 접근은 현재 유럽과 동등합니다.

파트너십에서 일합니다

과학과 연구를 계속 발전시키고 가장 필요한 곳에서 진정한 차이를 만들기 위해, 우리는 학계, 지방 정부 및 국제기구와의 협력이 중요하다는 것을 알고 있습니다.

우리는 국제 원조 단체와 협력하여 실행 가능한 홍수 예측을 제공하고 WMO (World Meteorological Organization)와 협력하여 조기 경고 시스템, 특히 모든 이니셔티브에 대한 초기 경고를 지원하여 2027 년까지 기후 위험에 대한 모든 사람들에게 조기 경고를 제공하는 것을 목표로하고 있습니다. 또한 AI가 어떻게 국가 홍수 예측 대행사가 직면 한 실제 도전 과제를 해결할 수 있는지 연구하고 있습니다.

우리는 기존 데이터 세트를 표준화하고 집계하는 Caravan Project와 같은 연례 워크샵 및 이니셔티브를 통해 학계 및 수문 조직과 긴밀히 협력했습니다.

우리의 여정은 끝나지 않았습니다

기후 변화가 악화됨에 따라 홍수는 예기치 않게 맞을 수 있습니다. 우리의 목표는 우리의 연구와 기술을 계속 사용하여 커버리지를 확장하고, 플래시 및 도시 홍수와 같은 다른 홍수 관련 사건을 예측하며, AI가 광범위한 기후 적응 문제와 지속 가능성 문제를 어떻게 해결할 수 있는지 탐구하는 것입니다.