Когда ливень превращает улицу в бурную реку за считанные минуты, времени на реакцию почти не остаётся. Именно с этой проблемой решил справиться Google, представив систему Groundsource — новую AI-технологию на базе Gemini, которая помогает предсказывать внезапные наводнения до 24 часов вперёд в более чем 150 странах мира. Главная идея Groundsource — превратить миллионы старых новостных заметок о наводнениях в точную базу данных для обучения модели. Google “заставил” Gemini прочитать более 5 миллионов новостных статей со всего мира, вытащить из них только описания наводнений и превратить их в структурированный датасет из примерно 2,6 миллиона событий с точным временем и геометками.
«Поскольку мы агрегируем миллионы сообщений, датасет Groundsource помогает заново сбалансировать карту», — объясняет Джульет Ротенберг из команды устойчивого развития Google. «Он позволяет нам экстраполировать данные на регионы, где почти нет инфраструктуры наблюдений». Именно это решает ключевую проблему: традиционные гидрологические станции и датчики либо отсутствуют, либо покрывают только богатые города, тогда как наибольший риск часто приходится на развивающиеся страны. После создания Groundsource инженеры Google обучили модель на базе LSTM‑нейросети, которая «понимает» последовательности данных во времени. Модель получает на вход текущие и прогнозные метеоданные по часам — осадки, температуру, облачность и связанные параметры и сравнивает их с историческими паттернами наводнений из Groundsource.
Читайте также
Криптовалюта и санкции: США изъяли почти $1 млрд в криптовалюте у Ирана
Результат — вероятностный прогноз внезапных наводнений для конкретных городских районов за 24 часа до события. Эти прогнозы уже интегрированы в платформу Google Flood Hub и доступны для более чем 150 стран; данные также передаются службам экстренного реагирования и гуманитарным организациям. В Южной Африке, к примеру, местные структуры отмечают, что ранние предупреждения позволяют быстрее эвакуировать людей и планировать спасательные операции.
Почему это важно для городов
Внезапные наводнения — один из самых смертоносных видов климатических рисков: вода поднимается за часы, затапливая подземные переходы, парковки и первые этажи домов, когда люди уже находятся в пути или на работе. При этом именно такие события хуже всего описаны в традиционных моделях, им не хватает данных о мелких, локальных подтоплениях. Groundsource частично закрывает этот пробел, опираясь не на дорогие датчики, а на уже опубликованные новости и публичные сообщения о бедствиях. Чем больше стран и языков покрывает Gemini, тем точнее становится глобальная карта риска для регионов Глобального Юга, где инфраструктура мониторинга особенно слаба. Для обычного пользователя это может выражаться в виде уведомления на смартфоне о высоком риске наводнения в его районе за сутки до шторма — времени, которого достаточно, чтобы не парковать машину в низине, поменять маршрут или даже временно уехать из опасной зоны.
Перспективы: AI как новый «метеорадар»
Исследователи подчёркивают, что Groundsource — не замена классической гидрологии, а мощное дополнение, которое помогает там, где станции и радары молчат. Подход уже рассматривают как прототип для других климатических задач: прогнозов засух, оползней и управления водными ресурсами. По мере роста точности моделей и интеграции с локальными системами оповещения такие AI‑инструменты могут стать стандартом для городов, которые хотят адаптироваться к изменению климата, не дожидаясь следующей катастрофы.
Меню 
Знания 
События 
Новости 
Курсы валют