AI立功！谷歌可预测洪水查准率75% 经济损失减少三分之一以上

谷歌可预测洪水。在预印本服务器Arxiv.org上发表的一篇新论文(《基于ML的大规模洪水预测》)上，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，它可以准确预测河流洪水——即泛滥的河岸洪水。

这项研究回顾了谷歌去年年底在印度巴特那开展的工作，在巴特那、山景城公司与印度中央水利委员会合作，试点了一个洪水预测模型。它建立在哈佛大学和谷歌于2018年8月发表的研究基础上，该研究描述了能够预测大地震后一年内余震位置的人工智能模型，以及在12月份，Facebook AI研究人员开发了一种方法来分析卫星图像和量化火灾和其他灾害造成的损失。

构建洪水预测模型的最大挑战之一是参数校准，以及有限的数据量，“机器学习在这种情况下非常有用：在复杂的高维场景中，学过的模型(经常)会超越人类专家。”

研究人员通过利用河流水位的实时测量和短期预测来克服其中的一些障碍，他们的模型从中产生了一个洪水图（一张显示水位可能发生在哪里的地图），来估算预测洪水的程度。他们声称，根据2018年季风季节产生的警报，预测准确率达到300米，查全率超过90%，查准率达到75%。

能准确的洪水预报是一个理想的目标。根据一些研究，预警系统可以将死亡和经济损失减少三分之一以上。

这些努力的成果最终将进入谷歌的谷歌公共警报程序，该程序向谷歌搜索，地图和谷歌新闻等应用程序的用户通报正在发生或即将发生的自然灾害，如飓风，火山爆发，海啸和地震。目前，美国、澳大利亚、加拿大、哥伦比亚、日本、台湾、印度尼西亚、墨西哥、菲律宾、印度、新西兰和巴西的政府机构都参与其中。