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谷歌AI預(yù)測(cè)洪災(zāi)準(zhǔn)確率提高,最多提前7天

微云疏影 ? 來(lái)源:綜合整理 ? 作者:綜合整理 ? 2024-03-22 15:00 ? 次閱讀
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3 月 22 日,據(jù)報(bào)道,Google 近期榮獲《Nature》認(rèn)可,發(fā)表其借助人工智能技術(shù)精準(zhǔn)預(yù)測(cè)洪災(zāi)的研究進(jìn)展。此舉或?qū)⑵平忾L(zhǎng)期困擾全球 80 余國(guó)地區(qū)居民的洪水預(yù)警難題。

盡管大部分河流未能安裝流速計(jì),使得洪水預(yù)警一度成為難題。然而,谷歌憑借匯集多種有關(guān)數(shù)據(jù)(如過(guò)去的洪峰記錄、水位變化、高度及地貌要素等),成功構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)模型,有效解圍。

該模型所生成的本地映射亦對(duì)每個(gè)地點(diǎn)執(zhí)行了高達(dá)百萬(wàn)次的模擬,用于精確預(yù)測(cè)未來(lái)的洪水沖擊。

谷歌坦言,當(dāng)前模型尚局限于特定區(qū)域使用;盡管如此,他們?nèi)云诖诂F(xiàn)有技術(shù)優(yōu)勢(shì)不斷完善,以期更有針對(duì)性地解決全球性洪水預(yù)警難題。據(jù)現(xiàn)有的測(cè)試結(jié)果顯示,該技術(shù)最早可提前 7 天預(yù)測(cè)洪災(zāi)來(lái)臨,而平均預(yù)報(bào)誤差則控制在 5 天以?xún)?nèi)。

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    發(fā)表于 04-28 11:11

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    的頭像 發(fā)表于 03-24 11:29 ?988次閱讀
    設(shè)備故障預(yù)警<b class='flag-5'>準(zhǔn)確率</b>提升!<b class='flag-5'>AI</b><b class='flag-5'>預(yù)測(cè)</b>模型如何做到?

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    ),兼容Modbus、OPC UA等協(xié)議,覆蓋90%工業(yè)設(shè)備。 AI預(yù)測(cè)模型:內(nèi)置基于LSTM(長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò))的故障預(yù)測(cè)算法,學(xué)習(xí)設(shè)備歷史運(yùn)行數(shù)據(jù),提前預(yù)警軸承磨損、電機(jī)過(guò)載等故障
    的頭像 發(fā)表于 03-06 11:12 ?386次閱讀
    深控技術(shù)工業(yè)網(wǎng)關(guān)通過(guò)集成邊緣<b class='flag-5'>AI</b>引擎與多源數(shù)據(jù)融合技術(shù),實(shí)現(xiàn)設(shè)備健康狀態(tài)的實(shí)時(shí)<b class='flag-5'>預(yù)測(cè)</b>與能效優(yōu)化

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    的頭像 發(fā)表于 02-23 07:32 ?609次閱讀
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    的頭像 發(fā)表于 02-11 15:45 ?672次閱讀

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    的頭像 發(fā)表于 12-31 09:25 ?1082次閱讀

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    的頭像 發(fā)表于 12-27 10:26 ?1275次閱讀

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    的頭像 發(fā)表于 12-10 15:05 ?1018次閱讀
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    的頭像 發(fā)表于 07-23 14:24 ?823次閱讀