Umělá inteligence Googlu umí předpovídat povodně s týdenním předstihem | Ilustrace: AI DALL-E

Ilustrace: AI DALL-E

Umělá inteligence Googlu umí předpovídat povodně s týdenním předstihem

Ačkoli je v posledních měsících slyšet zejména o generativní umělé inteligenci, která dokáže vytvářet texty, obrázky, videa a hudbu, vývoj pokračuje i v dalších oblastech tohoto odvětví. Google, coby jeden z velkých hráčů v tomto segmentu, se ve středu 20. března pochlubil tím, jak se mu pomocí technologií strojového učení podařilo výrazně zlepšit předpovídání povodní v globálním měřítku.

Pomocí těchto technologií se podařilo zlepšit spolehlivost globálních prognóz v průměru z nuly na pět dní. V některých případech byla AI schopna předpovědět povodně dokonce na celý týden dopředu. Důležitým výsledkem je zlepšení předpovědí pro Afriku a Asii na takovou úroveň, aby byly podobné těm, které jsou v současnosti dostupné v Evropě.

Model na předpovídání povodní

Jedním z důvodů obtížné předvídatelnosti povodní je skutečnost, že na většině řek na světě není průběžně monitorován jejich průtok. Zvýšení průtoku přitom může indikovat zvýšení hladiny toku s rizikem jeho vylití mimo koryto, což v konečném důsledku může vést k povodni. Údaj o průtoku lze také použít k vytváření modelů, které předpovídají, jak rychle a jak vysoko hladina vody během povodně stoupne.

Google tento problém obešel tak, že nakrmil technologii strojového učení všemi dostupnými údaji o řekách a aplikoval tento model na toky, kde není měření průtoku k dispozici. Vznikl tak nástroj FloodHub, který je výsledkem mnohaletého výzkumu provedeného ve spolupráci s řadou partnerů, včetně vysokých škol, vlád, mezinárodních organizací a nevládních organizací.

V roce 2018 byl v Indii spuštěn pilotní systém včasného varování v povodí řeky Ganga-Brahmaputra s hypotézou, že by strojové učení mohlo pomoci vyřešit problém spolehlivé předpovědi povodní ve velkém měřítku. Pilotní projekt byl v následujícím roce rozšířen o kombinaci měření vodní hladiny v reálném čase, výškové mapy a hydrologického modelování.

A komu to prospěje?

Povodně jsou nejčastější přírodní katastrofou, která ročně způsobuje škody ve výši přibližně 50 miliard dolarů (cca 1 158 miliard korun). Počet povodní se v posledních 24 letech více než zdvojnásobil (mimo jiné i následkem probíhajících klimatických změn), přičemž počet lidí žijících v rizikových oblastech je zhruba 1,5 miliardy, což je 19 % celosvětové populace. Modernizace systémů včasného varování může poskytnout přesné a včasné informace, které mohou zachránit tisíce životů ročně.

Technologie Googlu umí poskytovat předpovědi stavu řek v reálném čase až sedm dní předem a pokrývat toky řek ve více než 80 zemích. Tyto informace mohou být využity lidmi, komunitami, vládami a mezinárodními organizacemi k provedení předběžných opatření na ochranu zranitelného obyvatelstva.

Dosavadní výsledky v oblasti globální predikce extrémních povodní na nemonitorovaných povodí byly publikovány ve středu 20. března v prestižním odborném časopise Nature. Článek ukazuje, jak mohou technologie strojového učení výrazně zlepšit globální předpovědi povodní ve srovnání se současným stavem.

Určitě si přečtěte

Články odjinud