AI tăng cường độ tin cậy dự báo lũ toàn cầu

Mọi người dựa vào Google để biết thông tin đáng tin cậy trong các cuộc khủng hoảng để bảo vệ bản thân và người thân của họ. Lũ lụt, là thảm họa tự nhiên phổ biến nhất, ảnh hưởng đến gần 1,5 tỷ người, khoảng 19% dân số thế giới, người phải đối mặt với những rủi ro đáng kể từ lũ lụt nghiêm trọng. Lũ lụt không chỉ đe dọa cuộc sống, mà chúng còn gây ra thiệt hại kinh tế khoảng 50 tỷ đô la trên toàn cầu mỗi năm.

Trong hầu hết lịch sử, dự đoán lũ lụt một cách chính xác trên quy mô lớn là khó khăn do sự phức tạp của vấn đề và thiếu các nguồn lực và dữ liệu cần thiết. Chỉ với một phần nhỏ các dòng sông thế giới được giám sát bởi các đồng hồ đo dòng chảy, điều này đặt ra một thách thức an toàn lớn, đặc biệt là đối với những người ở các nước đang phát triển và các cộng đồng không được giám sát.

Trong một bài báo mới được xuất bản trên tự nhiên, chúng tôi khám phá cách AI có thể cách mạng hóa dự báo lũ lụt, tiếp cận các khu vực bị ảnh hưởng nặng nề nhất bởi biến đổi khí hậu. Phát hiện của chúng tôi cho thấy AI đã giúp chúng tôi dự đoán lũ ven sông chính xác hơn đến 7 ngày trước. Điều này cho phép chúng tôi đưa ra dự báo lũ lụt ở 80 quốc gia, bao gồm 460 triệu người. Chúng tôi cũng cung cấp các dự báo này thông qua thông báo tìm kiếm của Google, Google Maps và Android nếu có thể.

Blog nghiên cứu của chúng tôi đi sâu hơn vào bài báo, cho thấy cách các công nghệ thủy văn toàn cầu dựa trên AI của Google Research có thể tăng cường đáng kể dự báo lũ so với các tiêu chuẩn hiện tại. Điều này đặc biệt quan trọng ở các quốc gia có dữ liệu lũ hạn chế, cho phép chúng tôi mở rộng dự báo trên toàn thế giới. Các hệ thống cảnh báo sớm có thể cắt giảm đáng kể các trường hợp tử vong và thời gian dẫn đầu là một người thay đổi trò chơi cho các cộng đồng. Công nghệ của chúng tôi đã mở rộng độ tin cậy của các Nowcast toàn cầu từ 0 đến năm ngày và chúng tôi đã cải thiện dự báo ở Châu Phi và Châu Á để phù hợp với những người ở châu Âu sử dụng AI.

Thông tin này bây giờ là một công cụ cho mọi người, cộng đồng, chính phủ và các tổ chức viện trợ để có hành động phủ đầu và bảo vệ dân số dễ bị tổn thương. Đó không phải là một hành trình dễ dàng, đặc biệt là ở những khu vực có dữ liệu khan hiếm và tác động lũ lụt cao. Khi chúng tôi phát hành bài báo mới nhất của mình, hãy suy nghĩ về một số khoảnh khắc quan trọng trong nhiệm vụ sử dụng AI để dự báo lũ ven sông chính xác:

Phi công đầu tiên của chúng tôi ở Ấn Độ đã dạy chúng tôi một bài học quý giá

Hành trình của chúng tôi bắt đầu với một phi công ở khu vực Patna của Ấn Độ. Bihar, nơi đặt Patna, là một trong những quốc gia dễ bị lũ lụt nhất của Ấn Độ, với nhiều cư dân phải đối mặt với mối đe dọa liên tục của lũ lụt tàn khốc. Chúng tôi đã hợp tác với các quan chức địa phương và sử dụng dữ liệu thời gian thực để phát triển dự báo lũ lụt, tích hợp chúng vào các cảnh báo công cộng của Google vào năm 2018.

Chúng tôi đã cho các mô hình của chúng tôi kết hợp các sự kiện lịch sử, mực nước sông và dữ liệu địa hình, chạy hàng trăm ngàn mô phỏng để tạo ra dự báo lũ lụt chi tiết. Mặc dù phương pháp này nhằm vào độ chính xác cho các vị trí cụ thể, mục tiêu cuối cùng của chúng tôi là giải quyết thách thức toàn cầu. Chúng tôi tin rằng học máy có thể giúp dự báo lũ lụt trên toàn thế giới.

Khởi động sự hợp tác với cộng đồng nghiên cứu và khoa học

Trong năm 2019, chúng tôi đã mở rộng bảo hiểm dự báo lũ lụt 12 lần hơn, gửi 800.000 cảnh báo cho những người ở các khu vực bị ảnh hưởng trong khi cải thiện công nghệ dự báo của chúng tôi. Khi chúng tôi đi sâu hơn vào tiềm năng của máy học, chúng tôi bắt đầu làm việc với các nhà nghiên cứu học thuật để pha trộn các mô phỏng lũ dựa trên vật lý thủy văn với các phương pháp AI của chúng tôi.

Nghiên cứu của chúng tôi và tiến bộ với mạng bộ nhớ ngắn hạn (LSTM) dài hạn để dự đoán lũ lụt chính xác đã truyền cảm hứng cho chúng tôi để hình dung một nền tảng dự báo lũ lụt toàn cầu, đầu cuối. Nền tảng này sẽ cung cấp thông tin đáng tin cậy, ngay cả ở các khu vực không có đồng hồ đo lũ.

Dự báo lũ lụt được mở rộng hơn nữa, nhưng bị giới hạn bởi sự sẵn có của dữ liệu địa phương

Dựa trên thành công của phi công Ấn Độ, chúng tôi đã mở rộng dự báo trên khắp Ấn Độ và vào Bangladesh, đạt 360 triệu người. Chúng tôi đã quản lý dự báo trước 48 giờ nhờ vào những tiến bộ của công nghệ. Tuy nhiên, các mô hình của chúng tôi phụ thuộc vào dữ liệu dòng chảy cục bộ, khiến việc mở rộng sang các quốc gia khác đầy thách thức.

Pivot cho mô hình dự báo lũ dựa trên AI toàn cầu và mở rộng cho hơn 80 quốc gia

Nhận ra những hạn chế của việc dựa vào dữ liệu địa phương và với tiến bộ nghiên cứu của AI, chúng tôi đã chuyển sang một mô hình toàn cầu. Chúng tôi đã sử dụng các nguồn dữ liệu toàn cầu để đào tạo các mạng LSTM của chúng tôi, nhằm dự đoán lũ lụt ngay cả trong các khu vực không có dữ liệu dòng chảy cục bộ.

Vào năm 2022, chúng tôi đã ra mắt nền tảng lũ lụt, đưa ra dự báo tại 20 quốc gia, bao gồm 15 người ở Châu Phi, nơi dự báo trước đây bị giới hạn bởi sự khan hiếm dữ liệu. Đến năm 2023, chúng tôi đã mở rộng lên 60 quốc gia trên khắp Châu Phi, Châu Á-Thái Bình Dương, Châu Âu và Nam và Trung Mỹ, bao gồm 460 triệu người. Bây giờ, dự báo thời gian thực trên trung tâm lũ lụt có thể truy cập tự do cho nhiều cộng đồng dễ bị tổn thương ở các nước đang phát triển. Nhờ mô hình dựa trên AI toàn cầu của chúng tôi, việc truy cập dự báo lũ ở Châu Phi hiện đang ngang hàng với Châu Âu.

Làm việc trong quan hệ đối tác

Để tiếp tục thúc đẩy khoa học và nghiên cứu về phía trước và tạo ra sự khác biệt thực sự khi cần thiết nhất, chúng tôi biết sự hợp tác với các học giả, chính quyền địa phương và các tổ chức quốc tế là rất quan trọng.

Chúng tôi làm việc với các nhóm viện trợ quốc tế để cung cấp các dự báo lũ lụt có thể hành động và hợp tác với Tổ chức Khí tượng Thế giới (WMO) để hỗ trợ các hệ thống cảnh báo sớm, đặc biệt là các cảnh báo sớm cho tất cả các sáng kiến, nhằm mục đích đưa ra cảnh báo sớm về nguy cơ khí hậu vào năm 2027. Chúng tôi cũng đang nghiên cứu cách AI có thể giải quyết các thách thức trong thế giới thực.

Chúng tôi đã làm việc chặt chẽ với các học giả và các tổ chức thủy văn thông qua các hội thảo và các sáng kiến ​​hàng năm như Dự án Caravan của chúng tôi, trong đó tiêu chuẩn hóa và tổng hợp các bộ dữ liệu hiện có.

Hành trình của chúng tôi còn lâu mới hoàn thành

Khi biến đổi khí hậu xấu đi, lũ lụt có thể tấn công bất ngờ. Mục đích của chúng tôi là tiếp tục sử dụng nghiên cứu và công nghệ của chúng tôi để mở rộng phạm vi bảo hiểm của chúng tôi, dự đoán các sự kiện liên quan đến lũ lụt khác như Flash và Lũ lụt đô thị, và khám phá cách AI có thể giải quyết các thách thức thích ứng khí hậu rộng hơn và các vấn đề bền vững.