Google Gemini анализирует новости, чтобы прогнозировать наводнения по всему миру

Ввиду своего внезапного и локального характера ливневые паводки долгое время представляли собой «неуловимую» проблему для прогнозирования во всем мире. Сегодня компания Google объявила о прорыве: с помощью крупных языковых моделей для анализа неструктурированных новостных данных удалось создать глобальную систему оперативного прогнозирования этих явлений.
Традиционные модели глубокого обучения часто не справляются в регионах с недостатком данных. Команда Google изменила подход, использовав способность к пониманию прочитанного для анализа более 5 миллионов новостных статей со всего мира.
Преобразование данных: модель извлекла 2,6 миллиона записей о наводнениях, преобразовав качественные новостные описания в количественные данные с геотегами и временными метками, сформировав новый набор данных «Groundsource».
Обучение модели: Используя эту «истинную информацию», исследователи обучили нейронную сеть LSTM, которая использует глобальные прогнозы погоды для предсказания вероятности внезапных наводнений в определенных районах.
Руководитель отдела Google по обеспечению устойчивости к стихийным бедствиям отметил, что ключевая ценность набора данных Groundsource заключается в его «сбалансированности».
Помощь уязвимым регионам: для районов, где отсутствуют дорогостоящие радиолокационные системы или полные метеорологические записи, модель предоставляет недорогую альтернативу раннего предупреждения.
Проверка в реальных условиях: Google уже оценила риск наводнений для городских районов в 150 странах. Представители Сообщества по развитию стран юга Африки подтвердили, что модель заметно ускорила местное реагирование на наводнения.
Хотя разрешение модели (20 км) и интеграция с радиолокационными данными в реальном времени могут быть улучшены, этот метод получения количественных наборов данных из качественного текста открывает новую парадигму для смягчения последствий стихийных бедствий. Команда Google планирует распространить эту технологию на другие внезапные, смертоносные явления, такие как тепловые волны и оползни.
Превращая способность ИИ понимать язык в раннее предупреждение о событиях в реальном мире, Google не только исследует технические границы, но и вносит более инклюзивный технологический вклад в глобальную устойчивость к бедствиям.
Связанная статья
Lovable Leads Atech's Seed Round as AI Ambient Coding Officially Enters the Hardware Field
14 мая 2026 года платформа разработки приложений на базе искусственного интеллекта Lovable объявила о своем участии в раундеSeed-финансирования на сумму $800 000 для датского стартапа в области аппаратного обеспечения Atech. При ведущем участии Lovab
Anthropic расширяет инструменты для программирования Claude AI в Японии в рамках стратегии роста за рубежом
Anthropic, prominent U.S. artificial intelligence firm, is intensifying its global outreach. On Wednesday, the company hosted a major developer gathering, "Code with Claude," in Tokyo, drawing close to 500 software engineers. This initiative seeks to
Гигант индийского программного обеспечения сокращает найм, обещая не увольнять сотрудников по мере масштабирования ИИ-агентов
По мере того как искусственный интеллект трансформирует традиционные трудоемкие бизнес-модели, Tata Consultancy Services (TCS), ведущая индийская компания по аутсорсингу программного обеспечения, представила свою стратегическую реакцию. В ходе ежегод
Рекомендации по связанным специальным темам
Комментарии (0)

Ввиду своего внезапного и локального характера ливневые паводки долгое время представляли собой «неуловимую» проблему для прогнозирования во всем мире. Сегодня компания Google объявила о прорыве: с помощью крупных языковых моделей для анализа неструктурированных новостных данных удалось создать глобальную систему оперативного прогнозирования этих явлений.
Традиционные модели глубокого обучения часто не справляются в регионах с недостатком данных. Команда Google изменила подход, использовав способность
Преобразование данных: модель извлекла 2,6 миллиона записей о наводнениях, преобразовав качественные новостные описания в количественные данные с геотегами и временными метками, сформировав новый набор данных «Groundsource».
Обучение модели: Используя эту «истинную информацию», исследователи обучили нейронную сеть LSTM, которая использует глобальные прогнозы погоды для предсказания вероятности внезапных наводнений в определенных районах.
Руководитель отдела Google по обеспечению устойчивости к стихийным бедствиям отметил, что ключевая ценность набора данных Groundsource заключается в его «сбалансированности».
Помощь уязвимым регионам: для районов, где отсутствуют дорогостоящие радиолокационные системы или полные метеорологические записи, модель предоставляет недорогую альтернативу раннего предупреждения.
Проверка в реальных условиях: Google уже оценила риск наводнений для городских районов в 150 странах. Представители Сообщества по развитию стран юга Африки подтвердили, что модель заметно ускорила местное реагирование на наводнения.
Хотя разрешение модели (20 км) и интеграция с радиолокационными данными в реальном времени могут быть улучшены, этот метод получения количественных наборов данных из качественного текста открывает новую парадигму для смягчения последствий стихийных бедствий. Команда Google планирует распространить эту технологию на другие внезапные, смертоносные явления, такие как тепловые волны и оползни.
Превращая способность ИИ понимать язык в раннее предупреждение о событиях в реальном мире, Google не только исследует технические границы,
Lovable Leads Atech's Seed Round as AI Ambient Coding Officially Enters the Hardware Field
14 мая 2026 года платформа разработки приложений на базе искусственного интеллекта Lovable объявила о своем участии в раундеSeed-финансирования на сумму $800 000 для датского стартапа в области аппаратного обеспечения Atech. При ведущем участии Lovab
Anthropic расширяет инструменты для программирования Claude AI в Японии в рамках стратегии роста за рубежом
Anthropic, prominent U.S. artificial intelligence firm, is intensifying its global outreach. On Wednesday, the company hosted a major developer gathering, "Code with Claude," in Tokyo, drawing close to 500 software engineers. This initiative seeks to
Гигант индийского программного обеспечения сокращает найм, обещая не увольнять сотрудников по мере масштабирования ИИ-агентов
По мере того как искусственный интеллект трансформирует традиционные трудоемкие бизнес-модели, Tata Consultancy Services (TCS), ведущая индийская компания по аутсорсингу программного обеспечения, представила свою стратегическую реакцию. В ходе ежегод





Дом






