Люди обращаются к Google за точной и полезной информацией во время кризисов, которая помогает им защитить себя и свои семьи. Наводнения являются наиболее распространенным типом стихийных бедствий, и почти 1,5 миллиарда человек, или около 19% населения земного шара, непосредственно подвергаются существенному риску в результате сильных наводнений по всему миру. Наводнения также приводят к огромным материальным потерям, нанося ежегодный глобальный экономический ущерб в размере около 50 миллиардов долларов.

На протяжении большей части истории точное масштабное прогнозирование наводнений было невозможно из-за сложности проблемы и нехватки ресурсов и данных. Учитывая, что лишь небольшой процент рек мира оснащен датчиками стока, это создало дополнительный барьер для безопасности людей в развивающихся странах, а также в недостаточно обслуживаемых и уязвимых сообществах.

Специалисты Google рассказали, что искусственный интеллект помог им улучшить прогнозирование наводнений и оказать помощь тем частям мира, которые больше всего пострадали от изменения климата. Теперь искусственный интеллект может предоставлять более точную информацию о речных наводнениях за 7 дней. Это позволило составлять прогнозы наводнений в 80 странах в районах, где проживает 460 миллионов человек.

Глобальные гидрологические технологии на основе искусственного интеллекта, разработанные Google Research, могут значительно улучшить прогнозирование наводнений по сравнению с текущим уровнем техники. Это справедливо даже для стран, где надёжных данных, связанных с наводнениями, недостаточно, что позволяет расширить прогнозирование наводнений в глобальном масштабе. Системы раннего предупреждения могут значительно помочь снизить число погибших, а увеличение времени заблаговременной подготовки чрезвычайно полезно для сообществ.

В модели прогнозирования от Google были введены различные элементы – от исторических событий до показаний уровня реки, рельефа местности и высоты над уровнем моря в определённой области. На основе этого сгенерировали карты и провели сотни тысяч симуляций в каждом местоположении для создания моделей прогнозирования речных паводков. Этот подход был направлен на построение высокоточных моделей для очень конкретных мест, в то время как целью было решить проблему в глобальном масштабе. Машинное обучение могло бы помочь решить проблему масштабирования прогнозирования наводнений по всему миру.

Поскольку команда Google изучала потенциал машинного обучения для создания более совершенных моделей прогнозирования наводнений, они также начали сотрудничать с академическими исследователями, чтобы объединить лучшие методы моделирования наводнений, основанные на гидрологической физике, с нашим подходом к искусственному интеллекту.

В 2022 году Google запустил платформу Flood Hub, которая предоставляла доступ к прогнозам в 20 странах, включая 15 в Африке, где ранее прогнозирование было строго ограничено из-за отсутствия глобальных данных. Год спустя, в 2023 году, добавили в прогнозы 60 новых стран Африки, Азиатско-Тихоокеанского региона, Европы, Южной и Центральной Америки, охватив около 460 миллионов человек по всему миру. В результате прогнозы теперь доступны в свободном доступе в режиме реального времени для многих уязвимых сообществ в развивающихся странах