Google utiliza informes de noticias antiguos e IA para predecir inundaciones repentinas

Google ha utilizado su modelo de lenguaje Gemini para analizar 5 millones de artículos de noticias de todo el mundo, identificando 2,6 millones de informes de inundaciones y convirtiéndolos en un conjunto de datos geolocalizado llamado Groundsource. Con esta información, los investigadores entrenaron un modelo basado en LSTM que ingiere pronósticos meteorológicos globales para generar probabilidades de inundaciones repentinas en áreas específicas. El modelo ahora destaca riesgos en áreas urbanas de 150 países a través de la plataforma Flood Hub de Google y comparte datos con agencias de respuesta a emergencias. Esta innovación aborda la escasez de datos en regiones con infraestructura meteorológica limitada, permitiendo predicciones más precisas y rápidas en zonas vulnerables.