谷歌推出全球最先进Ai洪水预警系统

谷歌研究团队在《Nature》杂志上发表的论文中提出，他们开发的AI模型能够提前7天预测未测量流域的洪水事件，这一技术有望在全球范围内挽救数千人的生命。

洪水作为一种常见的自然灾害，对人类社会造成了巨大的生命和财产损失。据统计，全球约有15亿人，即世界人口的19%，直接面临着洪水带来的严重风险。每年，洪水灾害导致的全球经济损失高达500亿美元。因此，提高洪水预警系统的准确性和预测时间，对于减少洪水带来的负面影响至关重要。

谷歌的AI模型通过利用现有的5680个测量仪进行训练，能够预测未测量流域在7天预测期内的日洪水事件。这一模型的开发，标志着在全球范围内进行可靠洪水预报的可能性。在大多数河流缺乏流量计的情况下，这一AI模型的开发为解决洪水预测的难题提供了新的思路。

该AI模型的核心是一种名为长短期记忆（LSTM）的网络，它能够对未测流盆地的小规模和极端洪水事件做出预警。与传统方法相比，这一模型的预警期更长，能够显著提高发展中地区获得可靠洪水预报的机会。谷歌表示，尽管该模型目前仅适用于指定地点，但他们希望未来能够改进技术，以解决全球范围内的洪水预测问题。

在实际应用中，谷歌通过模型生成本地化地图，并在每个地点进行了数十万次模拟，从而准确预测即将到来的洪水。这一过程不仅提高了洪水预报的准确性，也为受影响地区的居民提供了宝贵的时间来准备和应对即将到来的洪水灾害。

谷歌的研究团队还指出，现有测试表明，该模型最早能提前7天预测洪灾，但平均预估时间为5天。这一成果对于提高洪水预警系统的响应速度和效率具有重要意义。通过提前预警，可以为受影响地区的居民提供更多的时间进行疏散和准备，从而有效减少洪水灾害造成的人员伤亡和财产损失。

此外，AI技术在洪水预警系统中的应用不仅限于地面监测。一项名为“世界洪水”的系统通过卫星遥感和人工智能技术，提供近实时的地形图，以加快人类对洪涝灾害事件的反应速度。该系统采用先进的人工智能算法，使数据能够在卫星上进行处理，通过深度神经网络技术对大图像进行分析处理，转换成数据量较小的最终产品来减少传输量。

“世界洪水”系统的亮点在于软件和硬件的结合，将算法植入硬件中，装到卫星上，使卫星在空中获得图像后，直接智能识别洪水淹没范围信息，从而缩短洪水应急监测的时间。这种立方体卫星可以将卫星重返周期从几天减少到几个小时，同时，星载处理方式可突破卫星功率和带宽的限制，从而缩短人们获得洪水数据的时间。

AI技术在洪水预警系统中的应用，不仅提高了预测的准确性和预警的提前时间，也为全球范围内的洪水灾害管理提供了新的解决方案。随着技术的不断进步和应用的深入，这一AI模型有望在全球范围内挽救数千人的生命，减少洪水灾害带来的损失。

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来源: 前沿科技学习分享圈