Google ovako predviđa poplave koristeći stari AI i vijesti

Google je iznenada postao glavni istraživač poplavnih podataka koristeći starije vijesti pretvorene u kvantitativne analize putem svog LLM-a. Naime, agencija je iz analize 5 milijuna članaka identificirala 2,6 milijuna priča o poplavama kako bi stvorila geo-tagirani vremenski niz podataka zvan 'Groundsource'.

Taj je skup kasnije upotrijebljen za treniranje LSTM neuronske mreže koja predviđa vjerojatnost iznenadnih poplava na temelju globalnih vremenskih prognoza. Ovaj pristup nije samo tehnička vježba - on nastoji popuniti prazninu u podacima o poplavama koje tradicionalne metode ne mogu pokriti.

Osobito je koristan za područja bez skupih meteoroloških stanica ili radar sustava, kao što su mnoge zemlje u razvoju. Googleov model sada pokriva urbana područja u 150 zemalja na Flood Hub platformi i dijeli podatke s agencijama za hitne slučajeve.

Za usporedbu, američka Nacionalna služba za vrijeme (National Weather Service) koristi lokalne radar podatke za preciznije prognoze, što potencijalni model Googleovog oblaka ne može replicirati zbog ograničene rezolucije od 20 kvadratnih kilometara.

Analiza vijesti putem LLM-ova nije novi koncept, ali je primjena na ovako osjetljiv podatak značajan pomak. Google tvrdi da Groundsourceov skup podataka omogućuje rebalansiranje geografske pristranosti - područja s malo podataka dobivaju veću pozornost.

Prema podacima Flood Huba, ovaj model omogućio je brže reagiranje na poplave u više od 60 incidensa do sada. Međutim, cijela priča ima jednu ozbiljnu rupu: Googleov model ne integrira lokalne meteorološke podatke poput nacionalnih službi, što postavlja pitanje koliko je zapravo pouzdan u praksi.

Također, preuzimanje odgovornosti s tradicionalnih institucionalnih izvora (koji podliježu strogim standardima) na komercijalni LLM čini se kao riskantan potez za kritičnu infrastrukturu.

Korištenje AI-a i vijesti za predviđanje poplava je primjer kako se može koristiti tehnologija za rješavanje kompleksnih problema. Googleov model je samo početak, i vjerojatno će se u budućnosti razviti još bolje modele koji će omogućiti brže i preciznije reagiranje na poplave. Ovo je samo jedan primjer kako se može koristiti tehnologija za poboljšanje života ljudi.