谷歌借助人工智能系统预测洪水灾害,准确率高达75%

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 Emma Chou • 2019-01-200 10:07:53 来源:前瞻网 E1208G0

洪水是世界上最常见和最致命的自然灾害之一。每年,洪水都是因为数万人死亡和数亿人流离失所。怎么让洪水造成的损失非常高,仅在美国,从2005年到2014年,平均洪水索赔为42,000美元,洪水保险索赔总额平均每年超过35亿美元。

毫无哪几种的间题,能准确的洪水预报是有一两个理想的目标;根据一点研究,预警系统都还能不能 将死亡和经济损失减少三分之一以上。幸运的是,在人工智能(AI)的帮助下,这是科学家们继续努力的方向之一。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四种 机器学习系统,它都还能不能 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,试点了有一两个洪水预测模型。它建立在哈佛大学和谷歌于2018年8月发表的研究基础上,该研究描述了才能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研究人员开发了四种 土办法来分析卫星图像和量化火灾和一点灾害造成的损失。

“大规模有效的河流洪水预报受到多种因素的阻碍,最显著的是时需依赖当前土办法中的人为校准,针对特定位置的数据量有限,以及建立足够准确的模型的计算难度。”团队写道,“机器学习在你一点情况下非常有用:在简化的高维场景中,学过的模型(一直)会超越人类专家。”

正如本文所指出的,构建洪水预测模型的最大挑战之一是参数校准,这是四种 旨在将算法预测与一点基线测量相匹配的优化过程。标准土办法涉及重要的手工工作,怎么让常常是因为模型不可一般化。

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点障碍,大伙儿的模型从中产生了有一两个洪水图 - 一张显示水位怎么让地处在哪里的地图 - 估算预测洪水的程度。大伙儿声称,根据2018年季风季节产生的警报,预测准确率达到200米,查全率超过90%,查准率达到75%。

该研究的作者写道:“几十年来,大伙儿对(洪水)物理过程的理解相对较好,相对时需进行较少的校准。”

也然后我说,它都不 有一两个完美的模型,怎么让基于物理的模拟计算成本很高,怎么让怎么让错误输入而不准确。但研究小组认为,机器学习技术是提高未来工作预测能力的关键,而哪几种技术怎么让有一天会被用于预测未被基于物理模型模拟的事件,比如融雪和河流流量。

大伙儿都还能不能 想象,哪几种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地处或即将地处的自然灾害,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。

“大伙儿相信ML都还能不能 提高多个组件的质量,”你说歌词 。 “为了实现你一点目标,大伙儿正在挂接、整合和组合来自不同来源的开放数据集,以使ML社区更容易访问你一点哪几种的间题。”

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