Google está utilizando informes de noticias antiguos e IA para predecir inundaciones repentinas

Google está empleando un enfoque novedoso para la predicción de inundaciones repentinas al utilizar su modelo de lenguaje grande Gemini para analizar 5 millones de artículos de noticias, identificar 2.6 millones de informes de inundaciones y crear un conjunto de datos geoetiquetado llamado “Groundsource”. Esto aborda el desafío de predecir inundaciones repentinas, que son difíciles de monitorear debido a su naturaleza localizada y de corta duración. El modelo resultante, construido sobre una red neuronal LSTM (Memoria a Largo Plazo), ahora está operativo en 150 países, proporcionando evaluaciones de riesgo a las agencias de respuesta a emergencias. Si bien el modelo tiene limitaciones, como una resolución más baja y la falta de datos de radar en tiempo real, es particularmente valioso en regiones que carecen de una extensa infraestructura de detección meteorológica. Google espera aplicar este método a la predicción de otros eventos como olas de calor y deslizamientos de tierra, y los expertos lo ven como una solución creativa a la escasez de datos en geofísica.

(Fuente：TechCrunch)