تستخدم جوجل 5 ملايين خبر قديم للتنبؤ بالفيضانات المفاجئة حول العالم

طور باحثو جوجل نموذجاً يعتمد على الذكاء الاصطناعي لتحليل ملايين المقالات الإخبارية القديمة، وتحويلها إلى بيانات قابلة للاستخدام كخريطة زمنية جغرافية أُطلق عليها Groundsource.

اعتمدت الجهود على نموذج Gemini لتحليل نحو 5 ملايين مقال إخباري من مختلف أنحاء العالم، وتمكّن من استخراج معلومات حول حوالي 2.6 مليون حادثة فيضان، ثم تحويل هذه البيانات إلى سلسلة زمنية جغرافية تسمى Groundsource.

تساعد هذه القاعدة الضخمة الباحثين على فهم أماكن وتوقيت حدوث الفيضانات المفاجئة، خاصة في المناطق التي لا تتوفر فيها بيانات أرصاد جوية كافية.

كيف يعمل النظام؟

بعد بناء قاعدة البيانات، طوّر الباحثون نموذجاً يعتمد على شبكة عصبية من نوع LSTM لدمج توقعات الطقس العالمية مع بيانات الفيضانات التاريخية، مما يسمح بتقدير احتمالية حدوث فيضانات مفاجئة في مناطق محددة.

وتعرض هذه التوقعات عبر منصة Google Flood Hub، التي تُظهر مخاطر الفيضانات في المدن والمناطق الحضرية داخل أكثر من 150 دولة، كما تشارك جوجل هذه البيانات مع جهات الاستجابة للطوارئ حول العالم.

فوائد النظام

يساعد النظام الحكومات والمنظمات الإنسانية على الاستعداد المبكر للكوارث، خاصة في الدول التي لا تمتلك بنية تحتية مطوَّرة لمراقبة الطقس أو أجهزة رادار متقدمة.

محدوديات وتحديات

ورغم التقدم الكبير، تعيش الدقة الحالية في نطاق محدود وتغطي مناطق تصل تقريباً إلى 20 كيلومتراً مربعاً، كما أنها ليست بنفس دقة أنظمة الإنذار المحلية التي تعتمد على بيانات الرادار المباشر.

مستقبل التقنية

يأمل الباحثون في توسيع الفكرة لتشمل مصادر مكتوبة أخرى مثل التقارير والدراسات لبناء قواعد بيانات تساعد على التنبؤ بظواهر طبيعية أخرى مثل موجات الحر والانهيارات الطينية.