اعتمد باحثو جوجل على نموذج Gemini لتحليل نحو 5 ملايين مقالة إخبارية من مصادر عالمية متنوعة، فتمكنت التقنية من استخراج معلومات تتعلق بحوالي 2.6 مليون حادثة فيضان وتحويلها إلى سلسلة زمنية جغرافية أُطلق عليها Groundsource.
تسهم هذه القاعدة الضخمة من البيانات في مساعدة الباحثين على فهم أماكن وتوقيت حدوث الفيضانات المفاجئة، خاصة في المناطق التي لا تتوفر فيها بيانات أرصاد جوية كافية.
كيف يعمل النظام؟
بعد بناء قاعدة البيانات، طور الباحثون نموذجاً يعتمد على شبكة عُصبية من نوع LSTM لتحليل توقعات الطقس وربطها ببيانات الفيضانات التاريخية، ما يسمح بتقدير احتمالية حدوث فيضانات مفاجئة في مناطق محددة.
وتعرض هذه التنبؤات عبر منصة Google Flood Hub، التي تبين مخاطر الفيضانات في المدن والمناطق الحضرية داخل أكثر من 150 دولة، كما تشارك جوجل هذه البيانات مع جهات الاستجابة للطوارئ حول العالم.
فوائد النظام الجديد
يساعد النظام الحكومات والمنظمات الإنسانية على الاستعداد المبكر للكوارث، خاصة في الدول التي لا تمتلك بنية تحتية متطورة لمراقبة الطقس أو أجهزة رادار متقدمة.
ورغم التقدم، يواجه النظام قيود؛ إذ تغطي دقة التنبؤ الحالية مناطق واسعة تصل إلى نحو 20 كيلومتراً مربعاً، وهي أقل من دقة بعض أنظمة الإنذار المحلية التي تعتمد على بيانات الرادار المباشرة.
مستقبل استخدام التقنية
ويأمل الباحثون في استخدام نفس الفكرة لتحليل مصادر مكتوبة أخرى مثل التقارير والدراسات، بهدف بناء قواعد بيانات تساعد على التنبؤ بظواهر طبيعية أخرى مثل موجات الحر والانهيارات الطينية.
