Как предсказывают наводнения: новая технология прогноза за 7 дней

Давайте разберемся, как же это работает. Традиционно предсказать разлив рек было невероятно сложно — слишком мало данных, особенно в развивающихся странах, где датчиков на реках почти нет. Новая система использует машинное обучение, чтобы заглянуть в будущее и дать точный прогноз за целую неделю до бедствия.

Исторически человечество было практически слепо перед лицом этой стихии. Сложность процессов, катастрофическая нехватка данных — особенно там, где это нужнее всего. Большинство рек мира не оснащены датчиками расхода воды, что оставляет целые регионы беззащитными. Интересно, как мы вообще справлялись раньше?

Технология позволяет вывести прогнозирование на принципиально новый уровень. Ученые выяснили, что можно получить точную картину угрозы за семь дней. Это открытие позволило расширить охват до 80 стран, защитив потенциалом заблаговременного предупреждения 460 миллионов человек. А самое удобное — эти прогнозы интегрированы в привычные сервисы: Поиск и Карты Google, а также поступают в виде push-уведомлений на Android-устройства.

Теперь у людей, местных сообществ, властей и спасательных организаций есть мощный инструмент для принятия мер до того, как придет большая вода. Это меняет правила игры.

Уроки первого пилотного проекта в Индии

Всё началось с испытаний в индийском штате Бихар, в районе Патны — одном из самых уязвимых для наводнений мест на планете. Работая рука об руку с местными властями и используя локальные данные, ученые в 2018 году создали первые прогнозы, которые стали частью системы Google Public Alerts.

В модель заложили всё: архивные данные о прошлых наводнениях, показания уровней рек, особенности рельефа местности. На основе этого были построены детальные карты и проведены сотни тысяч виртуальных сценариев для обучения модели.

Ливневое наводнение в Индии 2023 год

Такой подход блестяще сработал для конкретного региона. Но цель была амбициознее — решить проблему в глобальном масштабе. Ученые предположили, что машинное обучение — тот самый ключ к мировой системе предупреждения.

Начало сотрудничества с исследовательским и научным сообществом

Уже к 2019 году география прогнозов выросла в 12 раз, а система разослала 800 тысяч персональных предупреждений. Стремясь улучшить модели, Google начал активное сотрудничество с академическим миром, объединяя передовые гидрологические модели с возможностями искусственного интеллекта.

Основой стал особый тип нейронных сетей (LSTM), способный анализировать долгосрочные зависимости в данных. Это позволило создать глобальную платформу, которая выдает надежные прогнозы даже для регионов, полностью лишенных сети физических датчиков.

Решение проблемы данных и глобальный охват

После успеха в Бихаре система шагнула на всю Индию и в Бангладеш, охватив 360 миллионов человек. Поначалу прогноз давался лишь на двое суток, но и это было прорывом. Проблема оставалась в привязке к локальным данным о речном стоке, что мешало масштабированию.

Чтобы создать по-настоящему глобальную модель, потребовались и глобальные источники данных для обучения. Нужно было научить систему предсказывать наводнения там, где о реках почти ничего не известно.

В 2022 году была запущена платформа Flood Hub, открывшая доступ к прогнозам для 20 стран, включая 15 африканских государств, где раньше о таком и мечтать не могли.

А в 2023 году к системе добавились еще 60 стран из Африки, Азиатско-Тихоокеанского региона, Европы, Южной и Центральной Америки. Теперь под ее защитой около 460 миллионов человек по всему миру. Все прогнозы в реальном времени доступны бесплатно на сайте Flood Hub.

Изменение климата делает наводнения все более непредсказуемыми. Они приходят туда, где их не ждали. Команда Google Research продолжает работу, стремясь охватить еще больше стран и научиться предсказывать другие виды паводков — например, внезапные ливневые и городские подтопления. Гонка со стихией продолжается, но теперь у человечества появился серьезный помощник.