提供长达 7 天的洪水提前预警

“这太不可思议了。试想一下，提前 7 天收到洪水即将淹没家园的预警通知，这对一个家庭来说完全是改变命运的生机。”

这是近期读到的最激动人心的文章，因为关系到我们每个人的福祉。文章很长，但⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️力荐你读完/听完。你会看到：对人类命运充满人文关切的科研工作者/工程师在积极行动，AI将会如何在各个与我们人类的生存韧性/生存质量息息相关的领域，极大地造福人类。网页链接

「这件最初被外界认定为“绝对不可能”的课题，如今不仅在学术上取得了突破，而且同一个研发团队构建的线上预警系统，目前已经能够为全球 150 个国家、覆盖 20 亿人口的区域提供长达 7 天的洪水提前预警。这已经在切实挽救大量生命。如今，这套系统通过我们打造的“Flood Hub”公共平台，全天候向全球各地的救援部门与政府组织开放。」

主持人：这太不可思议了。试想一下，提前 7 天收到洪水即将淹没家园的预警通知，这对一个家庭来说完全是改变命运的生机。

Yossi Matias：就在几个月前，尼日利亚政府与非营利慈善机构 GiveDirectly 深度接入了我们 Flood Hub 的底层 API，在洪峰逼近前，直接向沿河流域的贫困村民精准发放应急转移资金，确保他们在灾难发生前几天就能从容撤离。

但探索并未止步于此。在科研的长跑中，每当你翻越一座看似无法逾越的高峰，新的未知挑战便会立刻扑面而来。以洪水为例，我们很快撞上了另一堵高墙：上述模型所能覆盖的，全部属于“江河型洪水”（riverine floods），也就是持续强降雨导致大江大河决堤漫溢；但现实中许多最具毁灭性的灾难，其实是“骤发性山洪 / 城市内涝”（flash floods）。这种突发洪灾来势汹汹、毫无征兆，更棘手的是，全球范围内几乎没有足够的历史水文监测数据能供机器学习建模。直到去年，这在整个科学界都公认是一个无解的死结。而随之而来的下一次关键创新，源于一个非常精妙的洞见：既然缺乏传感器数据，我们能否把目光转向别处？我们敏锐地观察到：人类社会经历的所有重大突发洪灾，尤其是城市内涝，在过去几十年的新闻媒体报道中其实都有详尽记录。于是我们大胆拍板：利用生成式 AI，调用 Gemini 模型去地毯式通读全球过去 20 年间用各种语言公开发布的海量新闻资讯。新闻报道中极其详尽地记录了洪涝发生的精确时间、地理位置、灾情严重程度，而且这些全都是公开可查的宝贵信息。我们借助大模型把这些碎片化的历史报道提炼成了一座结构化的时空事件数据库。我们把这项技术命名为“Groundsource”——本质上是在数据荒原中，用 AI 提炼出一整套极度详实的高可信度真实标签（ground-truth data），以此作为基石去训练预测突发洪水的 AI 模型。凭借生成式 AI 的强大理解力，我们成功挖掘并标注了全球 260 万起突发洪灾事件，进而基于这批数据成功训练出了全新的机器学习模型。如今，针对城市突发内涝的预测能力，也已经正式集成并上线到了 Flood Hub 平台中。一年前在全世界看来还束手无策的重大死结，就靠着将生成式 AI 跨界应用于公开新闻数据、并巧妙将其映射为物理观测代理变量的思路，在短短一年内迎刃而解。