谷歌研究人员用Gemini梳理500万篇新闻,提取260万次洪水事件记录,转化为“地面数据源”,构建地球物理定量数据集。基于此训练的山洪预测神经网络模型已在谷歌洪水中心平台上线,为150个国家城市标注风险等级,助南部非洲应急官员提升应对洪水速度。
这背后,该模型专为贫困地区设计,无需本地雷达,靠新闻记录和气象预报就能给出概率提醒。未来,“从定性文字到定量预测”方式还将用于热浪、泥石流等灾害预测。
近日,谷歌研究人员用Gemini梳理500万篇新闻,提取洪水事件记录构建数据集。基于此训练的山洪预测神经网络模型在谷歌洪水中心平台上线,为150个国家城市标注风险等级,能帮助南部非洲应急官员提升应对速度,且无需本地雷达。未来,该方式还将用于更多灾害预测。
谷歌研究人员用Gemini梳理500万篇新闻,提取260万次洪水事件记录,转化为“地面数据源”,构建地球物理定量数据集。基于此训练的山洪预测神经网络模型已在谷歌洪水中心平台上线,为150个国家城市标注风险等级,助南部非洲应急官员提升应对洪水速度。
这背后,该模型专为贫困地区设计,无需本地雷达,靠新闻记录和气象预报就能给出概率提醒。未来,“从定性文字到定量预测”方式还将用于热浪、泥石流等灾害预测。
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