Исследовательское подразделение Google внедряет прорывные решения в области искусственного интеллекта, чтобы помочь сообществам повысить свою устойчивость к угрозам, связанным с изменением климата.
В Google Research мы стремимся исследовать возможности. Наши исследования влияют на продукты, бизнес, научные открытия и общество. Сегодня возможность помочь решить, казалось бы, неразрешимые проблемы с помощью прорывных исследований больше, чем когда-либо, как и возможность воплотить эти исследования в реальные результаты.
Я рада рассказать о том, как мы продвигаем исследования и используем технологические инновации для повышения устойчивости, решая неотложные проблемы климатических кризисов, такие как лесные пожары, наводнения, экстремальные погодные явления и циклоны. Можем ли мы предоставлять своевременные и надежные прогнозы этих угроз, помогая людям оставаться в безопасности, а сообществам — повышать свою устойчивость?
Наша работа с искусственным интеллектом в последние годы, направленная на развитие климатологии и решение этих сложных проблем, уже приносит ощутимые результаты. Она наглядно демонстрирует потенциал ИИ в повышении устойчивости к изменению климата.
От невозможного к глобальному масштабу: прогнозирование наводнений с помощью ИИ.
Несколько лет назад составление точных и надежных прогнозов наводнений считалось практически невыполнимой задачей. Сегодня же новаторская глобальная гидрологическая модель искусственного интеллекта от Google Research, опубликованная в журнале Nature , позволяет нам точно прогнозировать речные наводнения по всему миру за семь дней вперед. Наши прогнозы доступны на платформе Google Flood Hub и охватывают более 700 миллионов человек в более чем 100 странах мира, предоставляя правительствам и местным сообществам возможность защищать жизни и средства к существованию.
Мы также предоставляем исследователям и экспертам расширенный охват данных через API, а также экспертный слой данных на платформе Flood Hub. Мы использовали ИИ для анализа исторических данных и создания «виртуальных датчиков» для мест, где данных мало, а физические датчики недоступны. Это значительно расширяет охват данных в регионах с дефицитом информации в 150 странах, удовлетворяя потребность, отмеченную нашими партнерами, в большей информации в этих особенно уязвимых регионах. Мы также сотрудничаем с ВМО и метеорологическими службами других стран, включая Чехию, Нигерию, Уругвай и Вьетнам, в усилиях по глобальному масштабированию прогнозирования наводнений, что еще больше повышает устойчивость сообществ во всем мире.
Посмотрите фильм
Ссылка на видео на YouTube
Повышение точности и заблаговременности прогнозов циклонов.
Циклоны — также известные как тайфуны или ураганы — опустошают населенные пункты и угрожают жизни людей. За последние 50 лет они причинили экономический ущерб в размере 1,4 триллиона долларов. Заблаговременное предупреждение могло бы иметь огромное значение, но трудно предсказать, превратятся ли океанические штормы в опасные циклоны, где они могут обрушиться на сушу и каковы будут последствия. В течение десятилетий ученые полагались на суперкомпьютеры для моделирования законов физики, чтобы оценить будущую траекторию, интенсивность и размер этих штормов. Теперь команды Google DeepMind и Google Research изучают потенциал ИИ для улучшения прогнозирования и подготовки к циклонам. В настоящее время мы можем прогнозировать существование, траекторию, интенсивность, размер и структуру циклона, генерируя до 50 возможных сценариев на срок до 15 дней вперед. Пока еще рано делать выводы, и мы работаем с экспертами по всему миру, включая партнеров из академических кругов, правительственных учреждений и некоммерческих организаций, чтобы уточнить и расширить влияние нашей работы.
В начале этого месяца мы анонсировали Weather Lab, интерактивный веб-сайт, где мы делимся результатами текущих исследований, предоставляя экспертам и общественности доступ к нашим новейшим и наиболее точным моделям погоды. Мы также объявили о партнерстве с Национальным центром по изучению ураганов США, который будет использовать эти экспериментальные модели этим летом на протяжении всего сезона атлантических ураганов. Мы надеемся, что эти данные помогут улучшить прогнозы NHC и обеспечить более ранние и точные предупреждения об опасностях, связанных с тропическими циклонами.
Прогнозирование погоды в режиме реального времени: улучшение доступа к надежной информации о погоде в режиме реального времени.
Мы также применяем ИИ для улучшения прогнозов погоды на каждый день. Это решает острую проблему в регионах с ограниченной традиционной инфраструктурой, в том числе в Африке, где надежные прогнозы часто встречаются редко. Мы генерируем сверхлокальные краткосрочные прогнозы погоды — так называемое краткосрочное прогнозирование — и теперь можем предоставлять эти глобальные прогнозы осадков с разрешением 5 км, обновляемые каждые 15 минут, на срок до 12 часов вперед.
Эта революционная возможность стала возможной благодаря MetNet-3, нашей передовой нейронной модели прогнозирования погоды на основе искусственного интеллекта. Для глобального масштабирования краткосрочного прогнозирования погоды исследовательские группы Google используют доступные по всему миру спутниковые данные в своих моделях, что позволяет нам предоставлять пользователям по всей Африке доступ к прогнозам погоды на основе ИИ через поиск Google. Этот инновационный подход преодолевает критический пробел, где традиционная инфраструктура прогнозирования погоды, такая как наземные радары, ограничена. Для пользователей по всей Африке это означает более надежную информацию о погоде в режиме реального времени, которая улучшает их повседневную жизнь. Сельскохозяйственное сообщество сообщает нам, что краткосрочное прогнозирование погоды и другие модели прогнозирования погоды могут помочь фермерам реагировать на меняющиеся условия, потенциально повышая урожайность, сокращая потери, снижая эксплуатационные расходы и повышая экономическую устойчивость.
Мы сотрудничаем с ведущими экспертами, включая метеорологов из Университета Лидса и Метеорологического управления Великобритании, изучая возможности применения наших моделей в различных областях. Такое партнерство с местными научными сообществами имеет решающее значение не только для дальнейшего повышения точности наших прогнозов, но и для развития метеорологической науки и улучшения прогнозов погоды для всех и везде.
Использование ИИ для понимания и смягчения растущей угрозы лесных пожаров.
Лесные пожары участились и усилились, подвергая опасности жизни людей, дома и экосистемы. Уже много лет мы используем спутниковые снимки и искусственный интеллект для определения границ лесных пожаров практически в режиме реального времени. Мы делимся этой важной информацией с экстренными службами и пострадавшими сообществами, что позволяет нам реагировать быстрее и эффективнее. Информация о границах лесных пожаров доступна в Google Поиске и Картах в 27 странах.
Посмотрите фильм
Ссылка на видео на YouTube
В ходе этой работы мы осознали необходимость получения более точной информации о небольших, ранних пожарах, которые могут быстро разрастаться. Мы поставили перед собой задачу коренным образом изменить подход к обнаружению лесных пожаров с помощью специализированной спутниковой группировки FireSat. В марте был запущен первый спутник FireSat, что стало значительным шагом вперед в нашей способности снижать угрозу лесных пожаров во всем мире. FireSat состоит из спутников, способных обнаруживать и отслеживать лесные пожары размером всего 5х5 метров, что является существенным улучшением по сравнению с существующими технологиями, которые могут обнаруживать пожары размером только с футбольное поле. Группировка из 50 спутников будет предоставлять изображения высокого разрешения, обновляемые по всему миру каждые 20 минут, что даст пожарным службам время для оперативных действий. Кроме того, беспрецедентный глобальный обзор пожаров, обеспечиваемый FireSat, позволит ученым лучше изучать распространение огня. Этот прорыв является результатом партнерства между Google Research и Google.org с Earth Fire Alliance, Muon Space, Фондом Мура, пожарными службами и многими другими.
Геопространственное мышление: новаторские исследования планеты
Помимо прогнозирования и предсказания, мы открываем новые горизонты, предоставляя возможность получать информацию о нашей планете с помощью геопространственного анализа. Наши многолетние инвестиции в применение ИИ к геопространственным данным очевидны в нашем обширном портфолио работ — от моделей ИИ, которые лежат в основе прогнозов погоды и помогают предсказывать наводнения и лесные пожары, до дистанционного зондирования и анализа динамики населения. Платформа геопространственного анализа объединяет модели Земли с генеративным ИИ для ускорения решения геопространственных задач. Она позволяет людям задавать вопросы на естественном языке, например, о том, какие уязвимые сообщества следует эвакуировать в первую очередь до стихийного бедствия, и получать исчерпывающие ответы и визуализации, основанные на надежных геопространственных данных. Это может помочь предоставить важную информацию правительствам, местным органам власти и предприятиям, создавая новые возможности для повышения устойчивости сообществ.
Посмотрите фильм
Ссылка на видео на YouTube
Мы устраняем барьеры, связанные со стоимостью и квалификацией, делая сложный планетарный анализ на платформе Google Cloud Platform более доступным и предоставляя экспертам и разработчикам возможность интегрировать передовые геопространственные модели Земли от Google со своими данными для получения ценных аналитических выводов. С момента запуска Geospatial Reasoning в апреле мы наблюдаем интерес со стороны широкого круга секторов, стремящихся использовать его потенциал, от здравоохранения и климатической устойчивости до коммерческих приложений, таких как страхование. Сейчас мы сотрудничаем с такими партнерами, как Maxar, Sust-Global, Airbus, Planet Labs и Carto, чтобы воплотить этот потенциал в реальные решения.
Использование ИИ для сокращения выбросов, связанных с транспортом, и улучшения качества воздуха.
Искусственный интеллект прокладывает путь к повышению экологичности воздушного и наземного транспорта, снижению выбросов углекислого газа и улучшению качества воздуха в наших городах. Треть климатического воздействия авиации обусловлена инверсионными следами — конденсационными следами, которые иногда видны за самолетами. В ходе первых реальных демонстраций с такими партнерами, как American Airlines, наши прогнозы на основе ИИ помогли пилотам сократить количество инверсионных следов на 54%. Сейчас мы предоставляем эти прогнозы на основе ИИ всей авиационной отрасли через наш API Contrails и работаем с такими партнерами, как EUROCONTROL, над интеграцией прогнозов в их системы планирования полетов. Google.org выделяет 3 миллиона долларов на совместное создание с Breakthrough Energy новой некоммерческой организации contrails.org, которая будет заниматься преобразованием результатов исследований в практические инструменты для авиации.
В сфере наземного транспорта мы сотрудничаем с городами для улучшения организации дорожного движения. Проект Green Light использует искусственный интеллект и данные о дорожной ситуации из Google Maps для корректировки времени работы светофоров с целью снижения выбросов вредных веществ от транспортных средств, что также приводит к улучшению качества воздуха. Проект Green Light продемонстрировал потенциал сокращения количества остановок на перекрестках до 30% и снижения выбросов на перекрестках в среднем более чем на 10%.
Заключение
Наши прорывные исследования последних лет уже оказывают глубокое влияние на готовность к стихийным бедствиям. Однако это только начало того, что возможно. Мы уверены, что развитие искусственного интеллекта и научных исследований может сыграть ключевую роль в решении сложных проблем своевременного и надежного глобального прогнозирования, способствуя повышению устойчивости к изменению климата. Я невероятно оптимистичен в отношении того, что вместе мы в конечном итоге приблизимся к точке, когда никто не будет застигнут врасплох приближающимся стихийным бедствием.
Источник: research.google
