Внезапные наводнения предсказать крайне сложно, но у Google может появиться новое решение. Компания только что представила Groundsource — инструмент прогнозирования внезапных наводнений, который использует Gemini для получения данных из старых новостных сообщений. Это первый случай использования языковой модели для такого рода работ.

Google поручил Gemini обработать 5 миллионов новостных статей со всего мира и выделить сообщения о наводнениях. Эти данные были преобразованы в геотеговую серию хронологических событий. Затем исследователи обучили модель принимать текущие прогнозы погоды и использовать данные Groundsource для определения вероятности внезапного наводнения в данной местности.

У нас нет конкретной информации о точности прогностической модели Google, хотя она должна появиться со временем. Один из тестовых пользователей отметил, что это помогло его организации быстрее реагировать на локальные погодные явления. На данный момент компания освещает риски для городских районов в 150 странах через свою платформу Flood Hub. Google также делится своими данными с агентствами по чрезвычайным ситуациям в этих регионах.

Здесь есть некоторые ограничения. Модель может определять риск только на площади до 20 квадратных километров. Она также не так точна, как система оповещения о наводнениях Национальной метеорологической службы США, поскольку модель Google не интегрирует локальные радарные данные. Эти данные обычно позволяют отслеживать осадки в реальном времени. Однако платформа разработана для работы в регионах, которые обычно не имеют доступа к подобной инфраструктуре метеомониторинга.

Джульет Ротенберг, менеджер программы команды Resilience в Google, надеется, что эту технологию в конечном итоге можно будет использовать для прогнозирования других сложных явлений. К ним относятся такие явления, как волны жары и оползни.

«Мы агрегируем миллионы отчетов», — сказала она журналистам на этой неделе. «Это позволяет нам экстраполировать данные на другие регионы, где информации меньше».

Это первое использование языковой модели Google для прогнозирования погоды, но не первый случай, когда компания полагается на ИИ для подобных задач. Модель прогнозирования погоды WeatherNext 2 от DeepMind доказала свою чрезвычайную точность.