돌발 홍수는 발생하지만 Google은 새로운 솔루션을 가지고 있을 수 있습니다. Gemini를 사용하여 오래된 뉴스 보도에서 데이터를 얻는 돌발 홍수 예측 도구인 회사입니다. 이러한 유형의 작업에 언어 모델을 사용한 것은 이번이 처음입니다.
Google은 Gemini에게 전 세계 500만 개의 뉴스 기사를 분류하고 홍수 보고서를 분리하는 임무를 맡겼습니다. 이 데이터는 위치 태그가 지정된 일련의 연대순 이벤트로 변환되었습니다. 다음으로, 연구원들은 현재 일기 예보를 수집하고 Groundsource 데이터를 활용하여 특정 지역의 돌발 홍수 가능성을 판단하는 모델을 훈련했습니다.
Google의 예측 모델이 얼마나 정확한지에 대한 구체적인 정보는 없지만 시간이 지나면서 밝혀질 것입니다. 한 평가판 사용자는 자신의 조직이 현지 기상 상황에 더 빠르게 대응하는 데 도움이 되었다고 말했습니다. 현재 회사는 를 통해 150개국 도시 지역의 위험을 강조하고 있습니다. Google은 또한 해당 지역의 비상 대응 기관과 데이터를 공유하고 있습니다.
여기에는 몇 가지 제한 사항이 있습니다. 이 모델은 20평방킬로미터 영역의 위험만 식별할 수 있습니다. 또한 Google 모델은 지역 레이더 데이터를 통합하지 않기 때문에 미국 기상청의 홍수 경보 시스템만큼 정확하지도 않습니다. 일반적으로 이 데이터를 통해 강수량을 실시간으로 추적할 수 있습니다. 그러나 이 플랫폼은 일반적으로 그러한 종류의 날씨 감지 인프라에 접근할 수 없는 지역에서 작동하도록 설계되었습니다.
Google Resilience 팀의 프로그램 관리자인 Juliet Rothenberg는 이 기술이 결국 다른 까다로운 현상을 예측하는 데 사용될 수 있기를 바라고 있습니다. 여기에는 폭염이나 산사태 같은 것들이 포함됩니다.
“우리는 수백만 건의 보고서를 수집하고 있습니다.” “이를 통해 정보가 많지 않은 다른 지역으로 추정할 수 있습니다.”
일기 예보를 위해 Google이 언어 모델을 사용한 것은 이번이 처음이지만, 이러한 유형의 일을 위해 AI에 의존한 것은 처음이 아닙니다. 이 회사의 DeepMind에는 .
