Las inundaciones repentinas pueden ser difíciles de predecir y, cuando ocurre un desastre de este tipo, la información puede ser un salvavidas. Google ahora está tomando medidas para abordar esto con un nuevo geminis AI-Herramienta de predicción de inundaciones repentinas, Groundsource. La nueva plataforma utiliza Gemini para obtener datos de informes de noticias antiguos. Este es definitivamente un paso adelante en la predicción de inundaciones repentinas, ya que puede ayudar a mejorar la preparación ante desastres.
Google dice que Groundsource utilizó Géminis cerebros para analizar décadas de informes públicos y encontré más 2,6 millones inundaciones históricas que abarcan más de 150 países. Luego utilizó Google Maps para señalar límites geográficos precisos para cada evento y así construir un conjunto de datos centrado en las inundaciones repentinas. Utilizando este conjunto de datos, la empresa entrenó un nuevo modelo que logra “progresos tangibles” en la predicción de inundaciones repentinas en áreas urbanas con hasta 24 horas de anticipación.
“Al convertir la información pública en datos procesables, no solo estamos analizando el pasado: estamos construyendo un futuro más resiliente para todos hacia nuestro objetivo de que nadie se vea sorprendido por un desastre natural.» señala el tecnología gigante.
Google dice que los pronósticos de inundaciones repentinas urbanas están disponibles en Flood Hub de Google, junto con los pronósticos de inundaciones fluviales existentes. Aparentemente cubre a 2 mil millones de personas en más de 150 países.
Los pronósticos de inundaciones repentinas están disponibles en Flood Hub de Google
Google también comparte sus datos con agencias de respuesta a emergencias en estos lugares. Este mismo enfoque de IA de Groundsource tiene el potencial de predecir otros desastres naturales, como deslizamientos de tierra u olas de calor, dice. Google.
Dicho esto, parece haber algunas limitaciones. Según se informa, el modelo sólo puede identificar riesgos en un área de 20 kilómetros cuadrados. Además, el modelo de Google no integra datos de radar locales. Esto significa que puede no ser tan preciso como el sistema de alerta de inundaciones del Servicio Meteorológico Nacional de EE. UU. Estos datos normalmente permiten el seguimiento de las precipitaciones en tiempo real. Sin embargo, la nueva plataforma está diseñada específicamente para funcionar en regiones que no tienen acceso a una infraestructura avanzada de detección del clima.
Fuente: Android Headlines