世界上大多數水道沒有準確的水流量測量，這使得洪水預報變得困難。低收入國家因缺乏數據而遭受更大的損失，而高收入國家更有可能擁有準確的河流和湖泊數據，因此洪水預報也更準確。
2018年，Google為印度和孟加拉這兩個世界上最容易發生洪水的國家推出了人工智慧驅動的洪水預報系統。後來他擴大了可用國家的數量，並推出了一個名為 Flood Hub 的網站。該系統對所覆蓋的多個國家具有很高的預測能力，並幫助警告居住在那裡的人們可能發生的洪水。
現在， Google的格雷·尼爾林和他的同事已經根據來自世界各地更多 德國商務傳真列表 國家的數據測試了他們基於人工智慧的預測系統。
為了開發人工智慧模型，尼爾林和他的同事向模型提供了世界氣象組織收集的公開河流流量數據，以及前一年的地面和衛星天氣預報。該模型建立了這些變數與實際水庫水位之間的關係。然後，模型可以在收到新資料時使用它來預測未來事件。
研究人員對 1984 年至 2021 年間在世界各地進行的 5,000 多次水流測量結果測試了他們的模型，發現平均而言，四天內的預測率與最佳傳統系統一天內的預測率一樣準確。
「如果你去我們的洪水中心查看四天后的預報，你將獲得與當前系統中獲得的信息一樣準確的信息，如果你今天查看的話，」尼爾林說。
儘管研究中的數據僅限於公開數據，但谷歌現在在其洪水中心和谷歌搜尋中提供了 80 多個國家的數據。
「任何人都可以過去看看。如果您位於我們覆蓋的區域，您將即時看到該模型的資訊。
自 2022 年 10 月以來，該系統一直在運作並向 80 個國家發送洪水警報。
英國布里斯託大學的保羅貝茨 (Paul Bates)表示：“它改進了我們當前的全球指導，這對於預測自然災害非常重要。”
