洪水可以预测吗?谷歌运用AI智能技术可预测洪水发生并发送警报

2019-01-30 16:01

导读: 谷歌新功能,借助AI智能技术科预测洪水的发生,这是怎么做的呢?一起来看一下吧。 Google和以色列的研究团队近日发表了一篇用机器学习技术,开发大规模洪水预测模型的论文,该论文针对河边洪水,用机器学习技术建立了一套预测模型,论文中指出,洪水是全球最

谷歌新功能,借助AI智能技术科预测洪水的发生,这是怎么做的呢?一起来看一下吧。

Google和以色列的研究团队近日发表了一篇用机器学习技术,开发大规模洪水预测模型的论文,该论文针对河边洪水,用机器学习技术建立了一套预测模型,论文中指出,洪水是全球最常见且最致命的自然灾害之一,每年夺走数千到数万人命,影响数千万人,且造成数百亿美元的损失,而这些数字在近年来持续增加,准确的洪水预报,能够将死亡率和经济损失减少至少三分之一。

 

研究指出,过去的洪水预测方法要达到有效率的预测还是受到许多因素限制,最主要的因素是因为系统需要仰赖人工校正,缺乏特定位置的数据,就很难建立全球通用又准确的预测模型,而机器学习技术适用于这种应用场景,机器学习模型能够在复杂的高维度场景中,透过学习找出适用于全球的模式,超越人类专家的经验。

 

Google和以色列的研究团队开发的洪水预测模型主要聚焦于河边型洪水,由于河边洪水会对人类生活造成许多影响,目前要建立洪水预测模型最大的挑战即是优化模型的过程,让模型适用于全球,而目前现有的标准方法都涉及手动调整的工作,但是由于自然现象是复杂且多变的,手动调整模型往往耗时又繁琐,且很难套用到其他应用场景中,过去也曾有许多研究尝试将优化的过程自动化,但是优化过的模型准确度还是不足以用于真实世界。

 

为了解决优化模型的问题,研究团队开发了水动力模型,在印度巴特那地区收集即时的河流测量数据,预测短期河流水位,并产生可能受洪水影响的区域地图,在去年季风季节中,预测模型能精确至300公尺的空间解析度,准确率超过75%,水动力模型只是整个洪水预测系统的一部分,未来,团队还会持续用机器学习改善其他预测工作。

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