Googleの新しいAIツールは、最大24時間前に突発的な洪水を予測します

要約

• Googleは、Geminiを活用して20年以上にわたる世界のニュース報道を掘り起こし、史上最大の洪水データセットを構築しました。
• このデータセットは、都市の突発的な洪水を最大24時間前に予測できるAIモデルに活用されています。
• このシステムは、長年にわたり洪水予測の大きなデータギャップを埋める役割を果たしています。

突発的な洪水は毎年何千人もの命を奪います。迅速に襲い、都市部に最も被害をもたらし、長い間、予測モデルを訓練するためのデータが存在しなかったため、科学者たちには予測手段がほとんどありませんでした。 木曜日、Googleはその問題を解決する方法を見つけたと発表しました—それはニュースを読むことです。 同社は、Gemini AIを用いて2000年以降に公開された何百万ものニュース記事を精査し、洪水の記述を抽出し、それぞれの洪水を場所と日時に紐付けるシステム「Groundsource」を公開しました。その結果、150か国以上にわたる260万件の過去の突発洪水データセットが作成され、誰でもダウンロードして利用できるようになっています。

このデータセットをもとに、新たなAIモデルが訓練され、今後24時間以内に都市部で洪水が発生する可能性を予測できるようになりました。予測結果は、すでにGoogleのFlood Hubで公開されており、同プラットフォームはすでに約20億人に河川洪水の警告を発しているものです。  Groundsourceが解決しようとしている問題は驚くほど基本的なものです。河川には物理的な計測器—水位を記録するセンサー—が設置されており、何十年も前から水位を測定しています。これにより、洪水の予測が可能になったのです。一方、都市の道路にはそのようなセンサーはありません。激しい雨が舗装面に降り注ぎ排水システムを圧倒すると、洪水は非常に速く、局所的に発生するため、従来の計測器では追跡できません。 過去の記録がなければ、AIモデルにパターンを認識させることはできません。Googleの解決策は、ニュース記事を失われたセンサーとして扱うことでした。

「公共の情報を実用的なデータに変えることで、私たちは過去を分析するだけでなく、誰も自然災害に驚かない、より強靭な未来を築いています」とGoogleは述べています。

出典：Google

広告やナビゲーションメニュー、重複を除外し、他言語の記事を英語に翻訳した後、チームは何百万もの乱雑なテキスト記述を整理された地理情報付きの時系列データに変換しました。 そのデータを用いて訓練されたモデルは、時系列処理に適したLSTMニューラルネットワークを使用し、毎時の天気予報と都市化密度、土壌の吸収率、地形などの地域要因を取り込みます。そして、次の24時間以内に洪水リスクが中程度か高いかを示すシンプルな信号を出力します。対象は、人口密度が1平方キロメートルあたり100人以上の都市部です。 このシステムには制限もあります。約20平方キロメートルの範囲しかカバーできず、洪水の深刻さを判断できず、ニュース報道が少ない地域では性能が低下します。 それでも、初期の結果は有望です。南部アフリカの地域災害当局は、ベータ段階でFlood Hubの警告を受け取り、現地で洪水を確認し、対応のために人道支援者を派遣しました。Googleの危機対応責任者ジュリエット・ローテンバーグは、「Flood Hubの予測から現場に人が動くまでの一連の流れこそ、Flood Hubが作られた目的そのものだ」と述べています。