LONDON (IT BOLTWISE) – Google hat eine innovative Methode entwickelt, um Sturzfluten vorherzusagen, indem es alte Nachrichtenberichte analysiert. Diese Wetterereignisse sind schwer vorherzusagen und zählen zu den tödlichsten weltweit. Durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz und der Analyse von Millionen von Nachrichtenartikeln hat Google eine neue Datenquelle geschaffen, die es ermöglicht, Risiken in städtischen Gebieten in 150 Ländern zu identifizieren.
Google hat eine neue Methode entwickelt, um Sturzfluten vorherzusagen, indem es alte Nachrichtenberichte analysiert. Diese Wetterereignisse sind schwer vorherzusagen und zählen zu den tödlichsten weltweit. Durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz und der Analyse von Millionen von Nachrichtenartikeln hat Google eine neue Datenquelle geschaffen, die es ermöglicht, Risiken in städtischen Gebieten in 150 Ländern zu identifizieren.
Sturzfluten sind besonders gefährlich, da sie schnell auftreten und oft lokal begrenzt sind. Traditionelle Wetterdaten reichen nicht aus, um diese Ereignisse genau vorherzusagen. Google hat daher sein großes Sprachmodell Gemini genutzt, um 5 Millionen Nachrichtenartikel zu analysieren und daraus eine geo-getaggte Zeitreihe namens ‘Groundsource’ zu erstellen. Diese Datenbank dient als Grundlage für ein Modell, das mit einem Long Short-Term Memory (LSTM) neuronalen Netzwerk arbeitet, um die Wahrscheinlichkeit von Sturzfluten in bestimmten Gebieten vorherzusagen.
Das Modell von Google hebt nun Risiken für städtische Gebiete in 150 Ländern auf der Plattform Flood Hub hervor und teilt seine Daten mit Notfallbehörden weltweit. António José Beleza, ein Beamter der Southern African Development Community, der das Modell getestet hat, berichtete, dass es seiner Organisation geholfen hat, schneller auf Fluten zu reagieren. Trotz der Erfolge gibt es noch Einschränkungen, wie die relativ niedrige Auflösung des Modells, das Risiken über 20 Quadratkilometer große Gebiete hinweg identifiziert.
Ein wesentlicher Vorteil des Projekts ist, dass es in Regionen funktioniert, in denen lokale Regierungen nicht in teure Wetterüberwachungsinfrastruktur investieren können. Juliet Rothenberg von Googles Resilience-Team betont, dass die Aggregation von Millionen von Berichten hilft, die Informationslücken zu schließen und Vorhersagen auch in weniger dokumentierten Regionen zu ermöglichen. Diese Methode könnte auch auf andere schwer vorhersehbare Phänomene wie Hitzewellen und Erdrutsche angewendet werden.
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