Un nou sistem bazat pe inteligență artificială ar putea îmbunătăți prognoza inundațiilor bruște. Corporația Google a prezentat o metodă inovatoare care utilizează modelul lingvistic Gemini pentru a analiza volume uriașe de informații din presă, inclusiv peste cinci milioane de articole publicate în ultimii ani.
Pe baza acestor date a fost creată baza de date Groundsource, o serie temporală georeferențiată deschisă, care conține informații despre aproximativ 2,6 milioane de incidente. Potrivit șefei proiectelor Google Research, Gila Loik, acesta este primul exemplu de utilizare eficientă a modelelor lingvistice mari (LLM) pentru o astfel de analiză, relatează se7en.ws citată de point.md și LiberNews.md.
Folosind setul de date Groundsource, cercetătorii au antrenat o rețea neuronală de tip LSTM, capabilă să coreleze prognozele meteorologice globale cu riscurile locale de inundații. Sistemul este deja integrat în platforma Flood Hub, care monitorizează amenințările în 150 de țări și oferă informații operative serviciilor de intervenție.
Antoniu Jose Beleza, reprezentant al Comunității pentru Dezvoltarea Africii de Sud, a confirmat că implementarea tehnologiilor dezvoltate de Google a contribuit la accelerarea reacției autorităților în cazul dezastrelor naturale.
În prezent, precizia modelului este limitată de o rezoluție de 20 km², ceea ce îl face încă inferior sistemelor bazate pe radare locale, precum cele utilizate de Serviciul Meteorologic Național al Statelor Unite. Cu toate acestea, principalul avantaj al tehnologiei constă în capacitatea de a funcționa eficient în regiuni unde infrastructura meteorologică este slab dezvoltată și unde lipsesc arhivele istorice de observații.
Specialiștii Google consideră că metoda de extragere a indicatorilor cantitativi din surse textuale, cu ajutorul inteligenței artificiale, ar putea fi utilizată și pentru prognozarea altor fenomene extreme, precum valurile de căldură sau alunecările de teren.
