اعتمد باحثو جوجل على نموذج الذكاء الاصطناعي Gemini لتحليل نحو 5 ملايين مقال إخباري من مختلف أنحاء العالم، فتمكنت النماذج من استخراج معلومات تتعلق بحوالي 2.6 مليون حادثة فيضان، ثم تحويلها إلى سلسلة زمنية جغرافية سُمّيت Groundsource.
وتساعد 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؟
بعد بناء قاعدة البيانات، قام الباحثون بتدريب نموذج 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.
وتعرض هذه التوقعات عبر منصة Flood Hub، التي تبين مخاطر الفيضانات في المدن والمناطق الحضرية داخل أكثر من 150 دولة، كما تشارك Google هذه البيانات مع جهات الاستجابة للطوارئ حول العالم.
فوائد النظام
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.
ورغم التقدم الكبير، لا يزال النموذج يواجه بعض القيود، إذ تبلغ دقته الحالية نحو مناطق تصل إلى نحو 20 كيلومترًا مربعًا، وهو أقل دقة من 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 الإخبارية والدراسات، بهدف بناء قواعد بيانات تساعد على التنبؤ بظواهر طبيعية أخرى مثل موجات الحر والانهيارات الطينية.
