Gigantul tehnologic Google a prezentat un nou instrument bazat pe inteligență artificială care ar putea schimba modul în care sunt anticipate viiturile rapide, unul dintre cele mai periculoase fenomene naturale din lume.
Sistemul utilizează modelul AI Gemini pentru a analiza cantități uriașe de informații și pentru a estima riscul apariției inundațiilor în mediul urban. Este pentru prima dată când compania folosește un model de tip „large language model” (LLM) direct în prognoza unor fenomene meteorologice complexe.
Cum funcționează noul sistem
Instrumentul, numit Groundsource, procesează milioane de articole de presă din întreaga lume pentru a identifica relatări despre inundații majore. Algoritmul extrage informațiile relevante, le organizează cronologic și le asociază cu locațiile geografice în care au avut loc evenimentele.
În total, sistemul a analizat aproximativ 5 milioane de articole și a reușit să identifice peste 2,6 milioane de episoade istorice de inundații. Pentru localizarea exactă a zonelor afectate, platforma folosește și date cartografice din Google Maps.
Integrarea în platforma globală de avertizare
Datele generate de Groundsource sunt integrate în Flood Hub, sistemul prin care compania monitorizează riscurile de inundații în peste 150 de țări.
Modelul combină datele istorice cu prognozele meteorologice actuale pentru a estima probabilitatea apariției unor viituri rapide în zone urbane. Potrivit Google, noul sistem ar putea oferi avertizări cu până la 24 de ore înainte de producerea unui astfel de fenomen.
O problemă globală dificil de anticipat
Viiturile rapide sunt printre cele mai mortale dezastre naturale, provocând anual aproximativ 5.000 de decese la nivel mondial. Prognoza lor este însă extrem de dificilă, mai ales în zonele urbane unde schimbările rapide ale nivelului apei pot surprinde populația.
Deși noua tehnologie are încă limitări – estimările se aplică pe zone de aproximativ 20 de kilometri pătrați – compania spune că sistemul ar putea deveni un instrument crucial, mai ales pentru regiunile care nu dispun de infrastructură meteorologică avansată.
0 Comentarii