谷歌正利用旧新闻报道和AI来预测山洪
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尽管人类已经收集了大量天气数据，但山洪持续时间过短且具有局部性，无法像监测温度甚至河流流量那样进行全面测量。这一数据缺口意味着，那些预测天气能力日益增强的深度学习模型，也无法预测山洪。为了解决这个问题，谷歌的研究人员使用Gemini筛选了来自全球的 500万篇新闻文章，从中提取了涉及 260万场不同洪水的报道，并将这些报道转化为了一个名为“Groundsource”的带有地理标签的时间序列。以其作为现实世界的基准，研究员训练了一个基于长短期记忆神经网络的模型，该模型能够接收全球天气预报，并生成特定区域发生山洪的概率。
—— Techcrunch
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