谷歌可以预测洪水是怎么回事?谷歌是怎么预测洪水的?

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发布日期
2019-04-03 14:32
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洪水是世界上最常见和最致命的自然灾害之一。每年由于洪水死亡的人数可达数万人,并且有数亿人流离失所,并且洪水灾害造成的人力物力损失极高。仅在美国,从2005年到2014年,平均洪水索赔为42,000美元,总洪水保险索赔平均每年超过35亿美元。

毫无疑问,准确的洪水预报是一个理想的状态。据研究,预警系统可以将死亡和经济损失减少三分之一以上,这也是科学家在人工智能帮助下继续前进的方向。近日在Preprint Server arxiv.org上发表的一篇新论文(“按比例进行洪水预报的ML”)中,来自谷歌、以色列理工学院和巴伊兰大学的研究人员描述了一种机器学习系统,它能准确预测河流洪水。

这项研究借鉴了谷歌去年年底在印度巴特那的成果,山景公司与印度中央水务委员会合作试行了洪水预测模型。它建立在哈佛大学和谷歌于2018年8月发表的研究基础上。

正如论文所指出的,构建洪水预测模型的最大挑战之一是参数校准,这是一种旨在将算法预测与某些基线测量相匹配的优化过程。但是标准方法涉及重要的手工测量,并且特定地点的数据量有限,模型很难推广。但机器学习在这种情况下非常有用:学习模型在复杂的高维场景中超越了人类专家。研究人员称,根据2018年季风季节产生的警报,预测精确到300米的分辨率,分别超过90%和75%的召回和精确度。

由于基于物理的模拟的高计算成本和由于错误输入导致的不准确性,它不是一个完美的模型。但该团队认为,机器学习技术是改进未来工作预测的关键,这些技术有朝一日可用于预测未通过基于物理的模型模拟的事件,如融雪和河流流量。研究人员称,为了实现这一目标正在收集和组合来自不同来源的开放数据集,以使ML社区更容易解决这个问题。”

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