首頁Google 運用歷史新聞資料與人工智慧來預測山洪暴發
山洪暴發是地球上最致命的氣象現象之一，每年奪走超過 5,000 條人命。此外，山洪暴發也以難以預測而聞名。然而，Google 相信已為此問題找到了一種嶄新的解決方案：透過分析新聞報導。
儘管人類已累積了海量的氣象數據，但與可長期追蹤的氣溫或河流流量趨勢不同，山洪暴發因發生時間過短且範圍局限，難以進行系統性測量。這種數據缺口使得深度學習模型——即使在一般天氣預測方面日益精進——仍難以準確預測山洪暴發。
為彌補此缺口，Google 研究人員運用該公司的大型語言模型「Gemini」，篩選了 500 萬篇全球新聞報導。此過程識別出 260 萬起獨特的洪水事件報導，並將其轉化為名為「Groundsource」的地理標記時間軸。根據 Google Research 產品經理 Gila Loike 的說法，這是該公司首次將語言模型用於此類目的。相關研究與資料集已於週四上午公開。
研究團隊以「Groundsource」作為現實世界的基準，訓練了一個基於長短期記憶（LSTM）神經網路的模型。該模型透過處理全球天氣預報，針對特定地點生成山洪暴發的發生機率估算。
Google 的山洪預報模型現已透過其 Flood Hub 平台，為 150 個國家的都市地區識別風險，並將這些資料分享給全球的緊急應變機構。曾參與該模型試用的南部非洲發展共同體（SADC）緊急應變官員安東尼奧·何塞·貝萊薩（António José Beleza）表示，該模型顯著提升了其組織對洪水事件的應變速度。
該模型目前確實存在一些限制。其解析度相對較粗，僅以 20 平方公里的區域為單位評估風險。此外，其精確度也低於美國國家氣象局（NWS）的洪水警報系統，部分原因在於它未整合當地雷達數據以進行即時降水追蹤。
然而，該專案的核心目標在於為那些地方政府缺乏資源建置昂貴氣象感測基礎設施，或缺乏詳細歷史氣象紀錄的地區，提供解決方案。
「透過彙整數百萬份報告，Groundsource 資料集有助於重新平衡全球風險地圖，」Google 韌性團隊的專案經理茱莉葉·羅森伯格（Juliet Rothenberg）解釋道。「這使我們能將洞察推演至資訊極度匱乏的其他地區。」
羅滕伯格補充道，團隊希望這種方法——利用大型語言模型（LLMs）從定性的文字來源中生成定量數據集——能應用於其他短暫但關鍵的預報挑戰，例如熱浪和泥石流。
Upstream Tech 執行長馬歇爾·穆特諾特（Marshall Moutenot）認為，Google 的這項工作是為 AI 驅動的氣象模型彙編數據的更廣泛推動的一部分。該公司運用類似的深度學習技術，為水力發電公司等客戶進行河流流量預測。穆特諾特同時也是 dynamical.org 的共同創辦人，該組織專門為研究人員和新創公司整理可供機器學習使用的氣象數據。
「數據匱乏仍是地球物理學面臨的最艱鉅障礙之一，」莫特諾指出。「矛盾的是，地球數據雖過於充沛，但用於評估的經驗證地面實測數據卻嚴重不足。這是一種極具創意的獲取關鍵數據的方法。」
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評論 (2)
0/500
![JosephScott]()
So Google's basically using old news articles to predict floods? That's wild. I mean, if it works, it could save thousands of lives, but I wonder how much historical data is actually reliable when weather patterns are changing so fast. 🌊🤔
![RalphJohnson]()
ニュース記事をAIで分析して洪水を予測するなんて、Googleらしい発想だね。でも、データの偏りやプライバシーは大丈夫？特に途上国のニュース網が不十分な地域では、精度に影響が出そう。それに、この技術が有料サービス化されたら、災害予測にお金がかかる世の中になるのかな…ちょっと怖いかも😅
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