AIを活用した信頼性の高い洪水予測の世界的な普及
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Google ResearchがAI技術を用いて、洪水予測の精度向上と世界的なアクセス拡大を目指す取り組みを進めている。
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<span class="byline-author">投稿者: エンジニアリング＆リサーチ担当副社長 ヨッシ・マティアス、Googleリサーチ リサーチサイエンティスト グレイ・ニアリング</span>
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洪水は<a href="https://openknowledge.worldbank.org/server/api/core/bitstreams/e218989e-8b3b-5f8c-944c-06e9812215aa/content">最も一般的な自然災害</a>であり、世界中で年間約<a href="https://www.swissre.com/risk-knowledge/mitigating-climate-risk/floods.html">500億ドル</a>の経済的損害の原因となっています。洪水関連の災害発生率は2000年以降、<a href="https://www.nature.com/articles/s41598-020-70816-2">気候変動の影響も一部あり</a>、<a href="https://library.wmo.int/records/item/57630-2021-state-of-climate-services-water?offset=1#:~:text=WMO%2DNo.,1278&amp;text=More%20than%202%20billion%20people,for%20the%20past%2020%20years.">2倍以上に増加</a>しています。世界人口の19％にあたる約<a href="https://openknowledge.worldbank.org/server/api/core/bitstreams/e218989e-8b3b-5f8c-944c-06e9812215aa/content">15億人</a>が、深刻な洪水災害による大きなリスクにさらされています。これらの人々が正確でタイムリーな情報にアクセスできるよう早期警報システムを向上させることは、<a href="https://elibrary.worldbank.org/doi/abs/10.1596/1813-9450-6058">年間数千人の命を救う可能性があります</a>。
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信頼性の高い洪水予測が世界中の人々の生活に与えうる潜在的な影響に突き動かされ、私たちは2017年に洪水予測への取り組みを開始しました。この<a href="https://blog.google/technology/ai/google-ai-global-flood-forecasting/">長年にわたる旅路</a>を通じて、私たちは研究を進めると同時に、Google検索、マップ、Android通知、そして<a href="http://g.co/floodhub">Flood Hub</a>を通じて<a href="https://blog.google/technology/ai/expanding-our-ml-based-flood-forecasting/">警報を提供する</a>リアルタイムの運用洪水予測システムを構築してきました。しかし、<a href="https://blog.google/outreach-initiatives/sustainability/flood-hub-ai-flood-forecasting-more-countries/">世界的に規模を拡大する</a>ためには、特に正確な地域データが利用できない場所では、さらなる研究の進展が必要でした。
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『<a href="https://www.nature.com/articles/s41586-024-07145-1">Global prediction of extreme floods in ungauged watersheds</a>』（未計測流域における極端な洪水の全球予測）と題した論文を<em><a href="https://www.nature.com/">ネイチャー</a></em>誌に発表し、機械学習（ML）技術が、洪水関連データが乏しい国々において、現在の最先端技術と比較して地球規模の<a href="https://sites.research.google/floodforecasting/">洪水予測</a>を大幅に改善できることを実証しました。これらのAIベースの技術により、現在利用可能な全球ナウキャスト（現況予報）の信頼性を、平均してゼロ日から5日間に延長し、アフリカやアジア地域全体での予測精度を、現在ヨーロッパで利用可能なものと同程度に改善しました。モデルの評価は、欧州中期予報センター（<a href="https://www.ecmwf.int/">ECMWF</a>）との協力のもと実施されました。
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これらの技術により、<a href="http://g.co/floodhub">Flood Hub</a>は、最大7日前までの河川のリアルタイム予報を、<a href="https://blog.google/outreach-initiatives/sustainability/flood-hub-ai-flood-forecasting-more-countries/">80か国以上にわたる</a>河川区間を対象に提供できるようになりました。この情報は、個人、コミュニティ、政府、国際機関が、脆弱な人々を保護するための事前対応行動を取るために利用できます。
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<div class="separator" style="clear: both; text-align: center;"><iframe allowfullscreen="" class="BLOG_video_class" frameborder="0" height="360" src="https://www.youtube.com/embed/ET04pDj-RvM?si=WJJXEtwJqtyMRuC_?rel=0&amp;" width="640" youtube-src-id="[ET04pDj-RvM]"></iframe></div>
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<h2>Googleにおける洪水予測</h2>
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FloodHubツールを支えるMLモデルは、学術関係者、政府、国際機関、NGOを含むいくつかのパートナーとの協力のもと実施された、長年にわたる研究の成果です。
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2018年、私たちは<a href="https://blog.google/products/search/helping-keep-people-safe-ai-enabled-
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<span class="byline-author">Posted by Yossi Matias, VP Engineering &amp; Research, and Grey Nearing, Research Scientist, Google Research</span>
<img src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEgABDUlqCHMxNY-QfEftM_9yPy1z4jr1odB-_kSP79yjk6igtpPJNFIocQOKDRnZ3VLmqrI9tqX-dCHpcYtnSx96y9X9V9knp1CiAREvfgZX71D0XpWZNgPdZOI7aMW3POigHJ2rLeA1G1asaAPO3KIB3j0WzUr5C707I7p0L_itspYYEhYDhDTzd39tNUD/s320/Flood%20forecasting%20hero%20image.jpg" style="display: none;" />
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Floods are the <a href="https://openknowledge.worldbank.org/server/api/core/bitstreams/e218989e-8b3b-5f8c-944c-06e9812215aa/content">most common natural disaster</a>, and are responsible for roughly <a href="https://www.swissre.com/risk-knowledge/mitigating-climate-risk/floods.html">$50 billion</a> in annual financial damages worldwide. The <a href="https://library.wmo.int/records/item/57630-2021-state-of-climate-services-water?offset=1#:~:text=WMO%2DNo.,1278&amp;text=More%20than%202%20billion%20people,for%20the%20past%2020%20years.">rate of flood-related disasters has more than doubled</a> since the year 2000 partly <a href="https://www.nature.com/articles/s41598-020-70816-2">due to climate change</a>. Nearly <a href="https://openknowledge.worldbank.org/server/api/core/bitstreams/e218989e-8b3b-5f8c-944c-06e9812215aa/content">1.5 billion people</a>, making up 19% of the world’s population, are exposed to substantial risks from severe flood events. Upgrading early warning systems to make accurate and timely information accessible to these populations <a href="https://elibrary.worldbank.org/doi/abs/10.1596/1813-9450-6058">can save thousands of lives per year</a>.
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Driven by the potential impact of reliable flood forecasting on people’s lives globally, we started our flood forecasting effort in 2017. Through this <a href="https://blog.google/technology/ai/google-ai-global-flood-forecasting/">multi-year journey</a>, we advanced research over the years hand-in-hand with building a real-time operational flood forecasting system that <a href="https://blog.google/technology/ai/expanding-our-ml-based-flood-forecasting/">provides alerts</a> on Google Search, Maps, Android notifications and through the <a href="http://g.co/floodhub">Flood Hub</a>. However, in order to <a href="https://blog.google/outreach-initiatives/sustainability/flood-hub-ai-flood-forecasting-more-countries/">scale globally</a>, especially in places where accurate local data is not available, more research advances were required.
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In “<a href="https://www.nature.com/articles/s41586-024-07145-1">Global prediction of extreme floods in ungauged watersheds</a>”, published in <em><a href="https://www.nature.com/">Nature</a></em>, we demonstrate how machine learning (ML) technologies can significantly improve global-scale <a href="https://sites.research.google/floodforecasting/">flood forecasting</a> relative to the current state-of-the-art for countries where flood-related data is scarce. With these AI-based technologies we extended the reliability of currently-available global nowcasts, on average, from zero to five days, and improved forecasts across regions in Africa and Asia to be similar to what are currently available in Europe. The evaluation of the models was conducted in collaboration with the European Center for Medium Range Weather Forecasting (<a href="https://www.ecmwf.int/">ECMWF</a>).
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These technologies also enable <a href="http://g.co/floodhub">Flood Hub</a> to provide real-time river forecasts up to seven days in advance, <a href="https://blog.google/outreach-initiatives/sustainability/flood-hub-ai-flood-forecasting-more-countries/">covering</a> river reaches across over 80 countries. This information can be used by people, communities, governments and international organizations to take anticipatory action to help protect vulnerable populations.
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<div class="separator" style="clear: both; text-align: center;"><iframe allowfullscreen="" class="BLOG_video_class" frameborder="0" height="360" src="https://www.youtube.com/embed/ET04pDj-RvM?si=WJJXEtwJqtyMRuC_?rel=0&amp;" width="640" youtube-src-id="[ET04pDj-RvM]"></iframe></div>
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<h2>Flood forecasting at Google </h2>
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The ML models that power the FloodHub tool are the product of many years of research, conducted in collaboration with several partners, including academics, governments, international organizations, and NGOs.
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In 2018, we <a href="https://blog.google/products/search/helping-keep-people-safe-ai-enabled-
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