災害預警如何更準確?Google AI 工程師揭秘 90% 準確度洪水預報系統

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7 月 9 日,台灣防災警報系統出包,把區域範圍公里當公尺,誤將一則針對台南市開山里的登革熱防治警訊發送到全國鬧出笑話,災害預報系統失誤引起民眾慌亂,反之,精準的預測系統卻能讓民眾即時採取應對措施降低災害影響。

延伸閱讀:誤把公里當公尺,台南開山里登革熱警示發送全國

正好在 10 日 Google 在東京六本木辦公室舉辦的機器學習論壇「Solve With AI」,請到在 Google 機器學習應用災害預防相關的專案,讓我們對於機器學習如何協助環境災害有更多的認識。

    延伸閱讀:直擊 Google 東京 AI 論壇 著眼社會議題從人才到技術怎麼極大化?

地形改變舊有資訊無用 Google AI 建立預測模型

去年發表的洪水預報專案負責人 Google AI 軟體工程經理 Sella Nevo 親自揭露這項專案更多的細節。

Sella 從這項專案的動機談起,由於全世界每年有 2.5 億人受洪水影響,造成數十億美元的損失,考量目前世界預測系統不普遍,在準確度上也非常不足,讓災民無法做好預防措施。

起初,Google 希望收集大量衛星圖像,透過與政府合作蒐集即時河流測量資料,建立規模化高解析水利模型模擬洪水氾濫區域的水流,然而卻發現兩大挑戰。首先,缺少高品質的地形圖,大多數地形圖的解析度都還不足,無法真正建立完整的水利模型。

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建立水利模型背後是相當複雜的

再者,由於地形是持續在變化的,許多現有地形圖都是舊有資料,多年下來河流、河床位置都在改變,然而全球標準的 SRTM(Shuttle Radar Topography Mission) 都是 20 年前的資料,和當前的環境落差無法使用。

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幾十年來地形不斷變化 舊有資料無法使用是建立水利模型的ㄧ大挑戰

Google 不使用昂貴的專業衛星成像,改採用高解析度光學成像,取得世界各地以不同角度擷取的圖像。透過類似立體成像的方式,了解不同圖像之間的差異,推斷地面的高度。

透過這樣的方式大幅提升圖像解析度,但這還不夠,圖上除了水源、河流還包括了橋樑和樹木等,因此還需要一張地圖可以忽略水流入的地區塊,卻要同時保留可以阻擋水的物體。

Google 透過使用卷積神經網路自動辨識需要忽略的結構,產生數位地形模型,透過在不同區域訓練,讓機器學習模型可以不僅用在特定區域,而是適用於全球。

準確模型結合警示系統 成功達 90%準確度

以上只是建立預測模型,要真正成為災害預報系統的應用,還要建立警示基礎建設,Google 透過 Google 搜尋、Google 地圖和 Android 通知傳送緊急訊息給受災區域的民眾,也提供給政府,讓他們能則建造水壩和堤防在未來有效防災。

最後,還有一項關鍵,由於災害區域常常都是在開發中國家,網路甚至不普及,許多災民無法上網查找資料,Google 也委外警報服務,提供給需要幫助但無法上網的民眾,先前就與印度非營利組織 SEEDS 展開計畫,將洪水警示提供給沒有網路的人。

另外,在印度帕特納執行前導計畫,透過 Google 洪水預警系統在關鍵指標上達到超過 90% 的準確度,去年 9 月發送給受洪水受災戶的真實警報,結果高程度反映當地實況。

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在印度巴特那水災區域高度準確的預測

如何與政府合作?災害預報系統的未來

在會後訪談  Sella 表示,Google 扮演的角色是希望填補政府技術上不足之處,在警示系統部分,Google 不僅發送給民眾,也建立了基礎設施通知政府單位,發給政府的警示內容是更多資訊含量以及更複雜的版本,藉此政府部門能夠了解更多災害資料以做出因應措施。

同時, Google 在與政府的合作也保持同步,確保建立的警報都有符合政府規定,Sella 認為 AI 運用在自然災害還有很多潛力,尤其是將機器學習和物理空間建模整合起來。

至於成本問題,Sella  坦言投入資金可能相對較高,但是 Google 在現階段希望建立真正達到目標的專案,再接續下一個,建立穩定、可持續發展的系統解決方案,讓其他第三方也能自己用來解決問題,屆時才有可能讓投入成本降低。

雖然並不像其他 AI 應用有趣,但是這些專案是 Google 優化系統正需要的,未來也會從其他水災好發的南亞國家著手,持續與政府組織、NGO 合作,也相信在未來能應用在世界更多地區的自然災害。

目前還有可以優化的空間,具體的作為除了與更多政府合作,獲取數據提升模型的效率、擴展後端基礎設施支援更多地區,改善溝通的基礎設施,有能運在其他更多洪水類型,提升預測轉確度。

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洪水預報專案負責人 Google AI 軟體工程經理 Sella Nevo 


核稿編輯:Heemie


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