Google Gemini анализирует новости, чтобы прогнозировать наводнения по всему миру

Ввиду своего внезапного и локального характера ливневые паводки долгое время представляли собой «неуловимую» проблему для прогнозирования во всем мире. Сегодня компания Google объявила о прорыве: с помощью крупных языковых моделей для анализа неструктурированных новостных данных удалось создать глобальную систему оперативного прогнозирования этих явлений.
Традиционные модели глубокого обучения часто не справляются в регионах с недостатком данных. Команда Google изменила подход, использовав способность к пониманию прочитанного для анализа более 5 миллионов новостных статей со всего мира.
Преобразование данных: модель извлекла 2,6 миллиона записей о наводнениях, преобразовав качественные новостные описания в количественные данные с геотегами и временными метками, сформировав новый набор данных «Groundsource».
Обучение модели: Используя эту «истинную информацию», исследователи обучили нейронную сеть LSTM, которая использует глобальные прогнозы погоды для предсказания вероятности внезапных наводнений в определенных районах.
Руководитель отдела Google по обеспечению устойчивости к стихийным бедствиям отметил, что ключевая ценность набора данных Groundsource заключается в его «сбалансированности».
Помощь уязвимым регионам: для районов, где отсутствуют дорогостоящие радиолокационные системы или полные метеорологические записи, модель предоставляет недорогую альтернативу раннего предупреждения.
Проверка в реальных условиях: Google уже оценила риск наводнений для городских районов в 150 странах. Представители Сообщества по развитию стран юга Африки подтвердили, что модель заметно ускорила местное реагирование на наводнения.
Хотя разрешение модели (20 км) и интеграция с радиолокационными данными в реальном времени могут быть улучшены, этот метод получения количественных наборов данных из качественного текста открывает новую парадигму для смягчения последствий стихийных бедствий. Команда Google планирует распространить эту технологию на другие внезапные, смертоносные явления, такие как тепловые волны и оползни.
Превращая способность ИИ понимать язык в раннее предупреждение о событиях в реальном мире, Google не только исследует технические границы, но и вносит более инклюзивный технологический вклад в глобальную устойчивость к бедствиям.
Связанная статья
ByteDance’s Seed запускает глобальную кампанию по набору сотрудников в кампусах, предлагая виртуальные акции для привлечения лучших специалистов по крупным языковым моделям
В условиях конкурентной борьбы крупных языковых моделей привлечение высококвалифицированных специалистов остается самым важным стратегическим активом.1 апреля ByteDance объявил о запуске глобальной программы набора на кампусы Seed, являющейся частью
Suno добавляет водяные знаки на песни в ходе судебных разбирательств
Suno, платформа, позволяющая пользователям создавать музыку с помощью искусственного интеллекта, представила новые функции для маркировки треков, созданных на платформе, ограничения на скачивание и обновления стандартов сообщества для борьбы с несанк
Маск признал, что утечка кода Grok привела к раскрытию пользовательских данных, и пообещал стереть всю историческую информацию.
Илон Маск напрямую отреагировал на скандал с конфиденциальностью вокруг Grok Build, начав с простого «Да», чтобы подтвердить достоверность инцидента. Он пообещал, что все данные пользователей, ранее загруженные в SpaceXAI, будут безвозвратно удалены,
Рекомендации по связанным специальным темам
Комментарии (0)

Ввиду своего внезапного и локального характера ливневые паводки долгое время представляли собой «неуловимую» проблему для прогнозирования во всем мире. Сегодня компания Google объявила о прорыве: с помощью крупных языковых моделей для анализа неструктурированных новостных данных удалось создать глобальную систему оперативного прогнозирования этих явлений.
Традиционные модели глубокого обучения часто не справляются в регионах с недостатком данных. Команда Google изменила подход, использовав способность
Преобразование данных: модель извлекла 2,6 миллиона записей о наводнениях, преобразовав качественные новостные описания в количественные данные с геотегами и временными метками, сформировав новый набор данных «Groundsource».
Обучение модели: Используя эту «истинную информацию», исследователи обучили нейронную сеть LSTM, которая использует глобальные прогнозы погоды для предсказания вероятности внезапных наводнений в определенных районах.
Руководитель отдела Google по обеспечению устойчивости к стихийным бедствиям отметил, что ключевая ценность набора данных Groundsource заключается в его «сбалансированности».
Помощь уязвимым регионам: для районов, где отсутствуют дорогостоящие радиолокационные системы или полные метеорологические записи, модель предоставляет недорогую альтернативу раннего предупреждения.
Проверка в реальных условиях: Google уже оценила риск наводнений для городских районов в 150 странах. Представители Сообщества по развитию стран юга Африки подтвердили, что модель заметно ускорила местное реагирование на наводнения.
Хотя разрешение модели (20 км) и интеграция с радиолокационными данными в реальном времени могут быть улучшены, этот метод получения количественных наборов данных из качественного текста открывает новую парадигму для смягчения последствий стихийных бедствий. Команда Google планирует распространить эту технологию на другие внезапные, смертоносные явления, такие как тепловые волны и оползни.
Превращая способность ИИ понимать язык в раннее предупреждение о событиях в реальном мире, Google не только исследует технические границы,
ByteDance’s Seed запускает глобальную кампанию по набору сотрудников в кампусах, предлагая виртуальные акции для привлечения лучших специалистов по крупным языковым моделям
В условиях конкурентной борьбы крупных языковых моделей привлечение высококвалифицированных специалистов остается самым важным стратегическим активом.1 апреля ByteDance объявил о запуске глобальной программы набора на кампусы Seed, являющейся частью
Suno добавляет водяные знаки на песни в ходе судебных разбирательств
Suno, платформа, позволяющая пользователям создавать музыку с помощью искусственного интеллекта, представила новые функции для маркировки треков, созданных на платформе, ограничения на скачивание и обновления стандартов сообщества для борьбы с несанк
Маск признал, что утечка кода Grok привела к раскрытию пользовательских данных, и пообещал стереть всю историческую информацию.
Илон Маск напрямую отреагировал на скандал с конфиденциальностью вокруг Grok Build, начав с простого «Да», чтобы подтвердить достоверность инцидента. Он пообещал, что все данные пользователей, ранее загруженные в SpaceXAI, будут безвозвратно удалены,





Дом






