【CNMO新闻】洪水是世界上最常见自然灾害之一。在美国，每年因洪水造成的保险索赔总金额可达35亿美元。精准地预测洪水是人们一直想要实现的目标，一些研究表明早期预警系统可以将洪水造成的人员伤亡和财产损失降低三分之一。现在人工智能技术也开始为这一问题的解决提供了技术上的帮助。在一篇论文中曾介绍过一种能准确预测洪水的机器学习系统。
谷歌
这项研究的灵感来源于谷歌与其他公司合作的一个洪水预测模型项目以及谷歌同哈佛大学进行的有关用AI预测地震余震的项目。Facebook开发的借助卫星影像评估洪水火灾损害的方法也对谷歌本次的研究有所贡献。
实现洪水预测的过程中会受到多重因素的干扰，比如对人力评估的依赖，某些特定地点的数据缺失以及搭建准确的预测模型所面临的计算难度。这种情况下，机器学习就能发挥很大的作用了。AI模型在一些复杂高维的场景中得到的预测准确率远远高于人类专家。
研究者们声称，根据2018年雨季发布的气象警报，AI模型实现了洪水预测75%的准确率，其预测受洪水影响面积的误差也缩小到了300米。当然，这个模型并不完美，其在洪水过程中的模拟需要消耗大量的资源，而输入错误的信息也会导致预测结果的不准确。但研究团队相信机器学习技术是未来提升预测准确率的关键，而同样的技术日后可能会被用于预测那些物理模型无法模拟的事件，例如雪融和河水流量。
这项研究得到的成果最终会进入谷歌公共警报项目，该警报项目会通过谷歌搜索等应用向用户发布警报。
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