Google Research razvio je novi pristup koji koristi veliki jezički model Gemini kako bi analizirao milione novinskih članaka iz celog sveta i iz njih izvukao podatke o poplavama. Sistem je obradio oko pet miliona članaka i identifikovao približno 2,6 miliona događaja povezanih sa poplavama, pretvarajući tekstualne opise u geolocirane vremenske podatke koji mogu da se koriste za prediktivne modele. Ovakva baza podataka nazvana je Groundsource, a cilj joj je da popuni veliki problem u meteorologiji – nedostatak istorijskih podataka o poplavama. O ovom projektu pisao je TechCrunch.
Kada podaci nedostaju, AI traži tragove u istoriji
Jedan od najvećih izazova u predviđanju poplava jeste činjenica da mnogi regioni sveta nemaju dovoljno mernih stanica ili dugoročne meteorološke evidencije. Bez takvih podataka, klasični modeli prognoze često ne mogu da predvide ekstremne događaje.
Google je zato pokušao drugačiji pristup: da pretvori narativne informacije iz medijskih izveštaja u strukturirane podatke. Veštačka inteligencija analizira tekst, pronalazi opis događaja, određuje vreme i lokaciju poplave i pretvara te informacije u bazu koja se može koristiti za treniranje modela predviđanja, objavio je TechChrunch.
Takva metoda omogućava istraživačima da identifikuju obrasce poplava čak i u delovima sveta gde nikada nisu postojale precizne hidrološke evidencije.
AI kao novi alat za rano upozorenje
Ovaj projekat uklapa se u širi Googleov program razvoja sistema za prognozu poplava. Kompanija već godinama razvija modele zasnovane na veštačkoj inteligenciji koji mogu da predvide rizik od poplava nekoliko dana unapred i da upozore lokalne vlasti i stanovništvo.
Takvi sistemi danas pokrivaju desetine zemalja i stotine miliona ljudi, posebno u regionima gde su ekstremne vremenske pojave česte, a infrastruktura za praćenje vremenskih uslova slabo razvijena.
Novi pristup zasnovan na analizi istorijskih medijskih izveštaja mogao bi dodatno da proširi mogućnosti prognoze, jer praktično pretvara novinarske arhive u globalnu bazu podataka o katastrofama.
U praksi to znači da veštačka inteligencija može da prepozna rizik od poplava i u regionima gde nikada nije postojao zvanični zapis o sličnim događajima. Za zemlje koje nemaju razvijene meteorološke sisteme to bi moglo da znači razliku između iznenadne katastrofe i pravovremenog upozorenja koje spašava živote.
