Google Research veröffentlicht Open-Source-KI für Hochwasservorhersage

Google Research hat den Quellcode seines hydrologischen Machine-Learning-Modells zur Vorhersage von Flussüberschwemmungen veröffentlicht. Das entwickelte Paket in Python verwendet die Bibliothek PyTorch und reproduziert die Architektur der Flood-Hub-Modelle, sodass nationale Wetter- und hydrologische Dienste die Vorhersagesysteme mit ihren eigenen Daten trainieren und anpassen können. Der Code enthält zwei Modellversionen: die ursprüngliche Version aus der Arbeit von 2024 und eine aktualisierte, die derzeit in der globalen Vorhersage von Flood Hub verwendet wird. Tests haben gezeigt, dass das neue Modell die zuverlässige Vorhersage für kalibrierte Einzugsgebiete um sechs Tage und für nicht kalibrierte um einen Tag im Vergleich zum Vorgänger erweitert. Die Eingabedaten umfassen geografische Merkmale (Klima, Böden, Gelände, Vegetation) und meteorologische Vorhersagen (Niederschlag, Temperatur), während die Ausgabe tägliche Abflussmengen der Flüsse sind. Die Entwicklung erfolgte unter Beteiligung des Tschechischen Hydrometeorologischen Instituts (CHMI), das das Modell in die Plattform Delft-FEWS integriert hat. Das Repository ist auf GitHub unter der Lizenz Apache 2.0 veröffentlicht und enthält Schulungsnotebooks sowie Video-Tutorials. Google betont, dass das offene Modell es Wissenschaftlern und Diensten ermöglicht, eigene Daten – einschließlich traditioneller lokaler Kenntnisse – hinzuzufügen und die KI an lokale Wassereinzugsgebiete anzupassen, ohne dass teure traditionelle Infrastruktur erforderlich ist.