Google Research представила революционную ИИ-систему прогнозирования городских паводков, способную предупреждать о наводнениях за 24 часа до их наступления. Платформа Flood Hub, доступная публично, использует рекуррентную нейросеть с архитектурой LSTM (Long Short-Term Memory) для анализа погодных данных и выявления рисков внезапных наводнений. По данным исследователей, даже 12-часовое предупреждение способно снизить ущерб от паводков на 60%.
Ключевая инновация проекта — методология Groundsource, использующая модель Gemini для анализа более 5 миллионов новостных статей со всего мира. ИИ выявил свыше 2,6 миллиона исторических случаев наводнений в более чем 150 странах. С помощью Google Maps каждый инцидент получил точную географическую привязку, что позволило создать крупнейший в мире датасет по паводкам для обучения нейросети.
Система работает с пространственным разрешением 20×20 километров и интегрирует данные из нескольких источников: спутниковые снимки NASA IMERG, метеоданные NOAA CPC, прогнозы ECMWF IFS и собственные погодные модели Google DeepMind. По точности прогнозов (recall и precision) модель сопоставима с Национальной метеослужбой США, но при этом работает в регионах Глобального Юга, где подобной инфраструктуры никогда не существовало.
«Паводки ответственны примерно за 85% всех смертей от наводнений в мире и ежегодно уносят более 5 000 жизней», — отмечают исследователи Google. Особенно уязвимы городские территории развивающихся стран, где отсутствуют системы раннего оповещения. Антониу Жозе Белеза из Южноафриканского сообщества развития (SADC) уже протестировал систему в работе экстренных служб региона.
Проект является частью масштабной программы Google по управлению водными ресурсами. В марте 2026 года, к Всемирному дню воды, компания представила портфель из 165 проектов по восполнению пресной воды в 97 водных бассейнах мира. В 2025 году Google восполнила более 7 миллиардов галлонов пресной воды, а к 2030 году компания планирует восполнять больше воды, чем потребляет.
Помимо прогнозирования паводков, Google развернула ИИ-решения для оптимизации орошения в бассейне реки Тьете (Бразилия), установила IoT-датчики утечек в 240 зданиях Монса (Бельгия) и запустила «умную» систему мониторинга воды в школах Бангалора (Индия). Эксперты отмечают, что подход Google с использованием исторических новостных данных и LLM для обучения гидрологических моделей открывает новую парадигму в науке о водных ресурсах.
