ذات صلة

اخبار متفرقة

ما الذي يحدث لجسمك عند تناول القهوة بعد الإفطار؟

التوقيت المناسب لشرب القهوة بعد الإفطار ينصح بتناول القهوة بعد...

رجيم قاسي يفقدك الوزن بسرعة.. بين الحلم والمخاطر

ما هو الرجيم القاسي؟ يعرف الرجيم القاسي بأنه نظام غذائي...

احذر هذه الأشياء الشائعة التي تسبب التهاب المعدة دون أن تنتبه إليها

أسباب التهاب المعدة يحدث التهاب المعدة نتيجة تهيج أو التهاب...

تشنج أصابع القدم المفاجئ: أسباب شائعة لهذه الحالة ومتى يشير إلى مشكلة صحية؟

تحدث تشنجات أصابع القدم عادةً عندما يحصل انقباض مفاجئ...

6 حبوب تعيد التوازن للأمعاء.. خيارات يومية مدعومة من خبراء التغذية

يعزز اختيار الحبوب الكاملة ودورها في تغذية الأمعاء الصحية...

تعتمد جوجل على 5 ملايين خبر قديم في التنبؤ بالفيضانات المفاجئة حول العالم

يطوّر جوجل طريقة مبتكرة للتنبؤ بالفيضانات المفاجئة باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي وتحليل ملايين التقارير الإخبارية القديمة، وتُعد الفيضانات المفاجئة من أخطر الكوارث الطبيعية في العالم، إذ تتسبب في وفاة أكثر من 5000 شخص سنويًا، كما أنها من أصعب الظواهر الجوية التي يمكن التنبؤ بها بسبب سرعتها وفي مناطق محدودة.

تفاصيل المشروع

اعتمد باحثو جوجل على نموذج الذكاء الاصطناعي Gemini لتحليل نحو 5 ملايين مقال إخباري من مناطق مختلفة في العالم، وتمكن النموذج من استخراج معلومات تخص نحو 2.6 مليون حادثة فيضان، ثم حوّل هذه البيانات إلى سلسلة زمنية جغرافية سميت Groundsource.

تساعد هذه القاعدة الضخمة من البيانات الباحثين على فهم أماكن وتوقيت حدوث الفيضانات المفاجئة، خاصة في المناطق التي لا تتوفر فيها بيانات أرصاد جوية كافية.

كيف يعمل النظام؟

أنشأ الباحثون قاعدة البيانات، ثم درّبوا نموذجاً يعتمد على شبكة عصبية من نوع LSTM لتحليل توقعات الطقس العالمية وربطها ببيانات الفيضانات التاريخية، ما يسمح بتقدير احتمالية حدوث فيضانات مفاجئة في مناطق معينة.

تعرض هذه التوقعات عبر منصة Google Flood Hub، فتظهر مخاطر الفيضانات في المدن والمناطق الحضرية داخل أكثر من 150 دولة، كما تشارك جوجل هذه البيانات مع جهات الاستجابة للطوارئ حول العالم.

فوائد النموذج الجديد

يساعد النظام الحكومات والمنظمات الإنسانية على الاستعداد المبكر للكوارث الطبيعية، خاصة في الدول التي لا تمتلك بنية تحتية متطورة لمراقبة الطقس أو أجهزة رادار متقدمة.

وتتضمن القيود تقليل دقة التنبؤ لتغطي مناطق واسعة تصل إلى نحو 20 كيلومترًا مربعًا، كما أنها أقل دقة من بعض أنظمة الإنذار المحلية المعتمدة على بيانات الرادار المباشرة.

مستقبل استخدام التقنية

ويأمل الباحثون في توظيف نفس الفكرة لتحليل مصادر مكتوبة أخرى مثل التقارير والدراسات، بهدف بناء قواعد بيانات تساعد على التنبؤ بظواهر طبيعية أخرى مثل موجات الحر والانهيارات الطينية.

spot_img
spot_imgspot_img

تابعونا على