Google veröffentlicht hydrologische KI für Hochwasservorhersage als Open Source

Google Research hat ein Open-Source-Modellierungsframework für hydrologische KI-basierte Hochwasservorhersage auf GitHub unter der Apache-2.0-Lizenz veröffentlicht. Das Framework verwendet PyTorch und LSTM-Netzwerke und ermöglicht es Forschenden und Prognostikern, Modelle mit derselben Architektur zu trainieren, die in Googles Flood Hub eingesetzt wird. Es verarbeitet Eingabedaten zu Klima, Böden, Topografie, Landbedeckung und meteorologischen Vorhersagen, um tägliche Abflussraten von Flüssen vorherzusagen. Das Repository enthält zwei Modellversionen: das Original von 2024 und eine verbesserte Version, die derzeit die globale Echtzeit-Hochwasservorhersage auf Flood Hub betreibt. Diese verlängert den zuverlässigen Vorhersagehorizont in Messgebieten um sechs Tage und in unbeobachteten Einzugsgebieten um einen Tag. Das Tschechische Hydrometeorologische Institut (CHMI) hat das Modell in die Delft-FEWS-Plattform integriert und damit die betriebliche Einsatzfähigkeit demonstriert. Das Paket enthält außerdem eine Trainingspipeline unter Verwendung historischer Abflussdaten aus dem Open-Source-Datensatz Caravan, sodass Behörden lokale Daten hinzufügen und Modelle für ihre Einzugsgebiete optimieren können. Google möchte damit die fortgeschrittene Hochwasservorhersage demokratisieren, insbesondere für ressourcenbeschränkte Regionen, und die Frühwarnsysteme der Weltorganisation für Meteorologie unterstützen.