谷歌宣布其AI能够提前7天预测自然灾害

近日，Google宣布其人工智能系统现已能够预测最常见的自然灾害——而且可以在七天前就可以预警即将发生的灾害。这项重大进展发表在《自然》科学期刊上，研究团队利用了历史事件数据、河流水位读数、地势高度及地形数据等多种相关信息，开发出了一种新的机器学习模型。通过对数十万次洪水事件模拟的训练，这一模型目前能够预测河流泛滥高达七天之久。

Google的洪水预测模型基于机器学习，这是一种让计算机学习识别模式并做出预测的技术。具体来说，这个系统是通过以下几个步骤实现的：

1. 数据收集与处理：首先，Google收集了大量数据，包括历史上的洪水事件记录、河流水位读数、地形和地势数据等。这些数据为模型提供了学习的基础。
2. 机器学习模型训练：利用收集到的数据，Google采用机器学习算法对模型进行训练。在训练过程中，模型学习到了哪些因素会导致洪水以及它们如何相互作用，从而能够预测洪水的发生。
3. 模拟与验证：训练完毕后，Google通过在模型中运行成千上万次的洪水事件模拟，来进一步优化和验证模型的准确性。这些模拟帮助模型学习识别不同情况下可能导致洪水的细微差异。
4. 预测能力：通过上述步骤，这个模型能够预测特定地点可能发生洪水的时间，最长可达七天。这意味着，当模型识别到某地有高风险发生洪水时，它可以提前发出预警。

这个基于机器学习的预测模型之所以有效，是因为它能从历史数据中学习洪水发生的模式，并应用这些学习到的模式来预测未来事件。随着时间的推移和数据的积累，这个模型的预测能力可以进一步提高。

Google表示，这种借助AI的模型能在全球范围内预警河流泛滥问题。不过值得注意的是，七天是这个模型的最佳表现，目前平均预测时间为五天。想想也是，自然灾害往往有一定随机性，过早也不一定有迹象。Google认为这项新技术的可靠性超过了当前全球0～5天的即时预报。

Google还将这些预报信息通过Google搜索、Google地图以及安卓通知等渠道公开，而更多信息可在公司的Flood Hub网页应用程序中找到。Google致力于建立一个“全球端到端的洪水预报平台”，助力于灾害预防和应对。