山洪每年夺走数千人生命
山洪暴发迅猛,对城市冲击尤为严重。数十年来,科学家几乎无法预知其来临,因为训练预测模型所需的数据根本不存在。
周四,谷歌宣布通过分析新闻找到突破这一难题的方法。公司推出Groundsource系统,利用Gemini人工智能扫描2000年以来数百万篇新闻文章,提取洪水事件记载,并将每起事件定位到具体地点和日期。由此形成涵盖150多个国家、总计260万次历史山洪事件的数据集,现已向公众开放下载使用。
该数据集随后用于训练新型人工智能模型,可预测未来24小时内城市地区是否可能遭遇山洪。相关预报已在谷歌洪水预警平台上线,该平台此前已用于向全球约20亿人发布河流洪水警报。
Groundsource解决的问题具有基础性意义。河流设有物理监测装置——水中传感器持续数十年记录水位数据,预报员借此预测河流泛滥时机。而城市街道缺乏此类设施。暴雨冲击路面并淹没排水系统时,洪水暴发过于迅速且范围局限,传统仪器难以追踪。
缺乏历史记录就无法训练AI模型识别规律。谷歌的解决方案是将新闻文章视作缺失的监测传感器。“通过将公共信息转化为可操作数据,我们不仅分析过去,更为所有人构建更具韧性的未来,致力于实现‘自然灾害零突袭’的目标。”谷歌表示。

研究团队滤除广告、导航菜单及重复内容,将多语言文章翻译为英语后,把数百万条杂乱的文本描述转化为清晰的地理定位时序数据。
基于该数据训练的模型采用LSTM神经网络——一种专为处理时间序列设计的人工智能——每小时整合天气预报数据及城市化密度、土壤吸收率、地形等本地因素,最终输出简明信号:针对人口密度高于每平方公里100人的任何城区,预测未来24小时内存在中度或高度洪水风险。
该系统存在实际局限:单次仅覆盖约20平方公里区域,无法预测洪水严重程度,在新闻报道稀少的地区表现欠佳。
然而初期成果已显成效。南非某区域灾害管理机构在测试阶段收到洪水预警平台警报,经实地确认后立即派遣人道主义工作者协调应对。谷歌危机韧性总监朱丽叶·罗滕伯格指出:“从洪水预警平台的预测到实地救援行动的完整链条,正是该平台建设的根本目的。”

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