НОВОСТЬ · RESEARCH · #242
Исследование Google показывает, что ИИ улучшает глобальные прогнозы наводнений для неоснащённых водосборов
Google Research опубликовала статью в Nature («Global prediction of extreme floods in ungauged watersheds»), в которой говорится, что модели машинного обучения (включая LSTM-подходы) значительно улучшают глобальные прогнозы наводнений в районах с дефицитом данных — в среднем продлевая надёжность прогнозов с нуля до пяти дней и позволяя Flood Hub предоставлять прогнозы рек до семи дней для участков более чем в 80 странах; оценка моделей проводилась совместно с ECMWF, а сопутствующие гидрологические данные были опубликованы в открытом доступе.
КЛЮЧЕВЫЕ ТЕЗИСЫ
- Google Research опубликовала статью в Nature («Global prediction of extreme floods in ungauged watersheds»), в которой говорится, что модели машинного обучения (включая LSTM-подходы) значительно улучшают глобальные прогнозы наводнений в районах с дефицитом данных — в среднем продлевая надёжность прогнозов с нуля до пяти дней и позволяя Flood Hub предоставлять прогнозы рек до семи дней для участков более чем в 80 странах; оценка моделей проводилась совместно с ECMWF, а сопутствующие гидрологические данные были опубликованы в открытом доступе.
- Это важно, поскольку модели, обученные глобально, могут давать надёжные предупреждения в регионах с нехваткой данных, позволяя принимать заблаговременные меры, снижать ущерб от наводнений и спасать жизни.
- Using AI to expand global access to reliable flood forecasts
ПОЧЕМУ ЭТО ВАЖНО
Это важно, поскольку модели, обученные глобально, могут давать надёжные предупреждения в регионах с нехваткой данных, позволяя принимать заблаговременные меры, снижать ущерб от наводнений и спасать жизни.