Google maakt hydrologische AI voor overstromingsvoorspelling open-source

Google Research heeft een open-source raamwerk voor hydrologische modellering voor AI-gestuurde overstromingsvoorspellingen uitgebracht op GitHub onder een Apache 2.0-licentie. Het raamwerk gebruikt PyTorch en LSTM-netwerken, waardoor onderzoekers en voorspellers modellen kunnen trainen met dezelfde architectuur die wordt gebruikt in Google's Flood Hub. Het verwerkt invoergegevens over klimaat, bodems, topografie, landbedekking en meteorologische voorspellingen om dagelijkse rivierdebieten te voorspellen. De repository bevat twee modelversies: het origineel uit 2024 en een geüpgrade versie die momenteel real-time wereldwijde overstromingsvoorspellingen op Flood Hub aanstuurt, waarmee de betrouwbare voorspellingshorizon met zes dagen wordt verlengd in bemeten stroomgebieden en met één dag in onbemeten stroomgebieden. Het Tsjechisch Hydrometeorologisch Instituut (CHMI) heeft het model geïntegreerd in het Delft-FEWS-platform, wat de operationele haalbaarheid aantoont. Het pakket bevat ook een trainingspijplijn die gebruikmaakt van historische riviergegevens uit de open-source Caravan-dataset, waardoor instanties lokale gegevens kunnen toevoegen en modellen kunnen finetunen voor hun stroomgebieden. Google streeft ernaar geavanceerde overstromingsvoorspellingen te democratiseren, met name voor regio's met beperkte middelen, en de vroegtijdige waarschuwingssystemen van de Wereld Meteorologische Organisatie te ondersteunen.