从研究到气候弹性
在Google Research，我们通过探索可能的艺术而驱动。我们的研究影响了产品，企业，科学发现和社会。如今，有助于解决突破性研究的看似不可能的问题的机会比以往任何时候都更大，将这项研究转化为现实世界的影响也是如此。
我很高兴分享我们如何推进研究和利用技术创新，以帮助建立更多的韧性，应对气候危机的紧急挑战，例如野火，洪水，极端天气和旋风。我们可以及时，可靠的这些威胁预测，帮助人们保持安全并建立韧性吗？
在过去的几年中，我们与AI的合作，推进气候科学并解决这些困难问题，已经有了切实的差异。它清楚地表明了AI朝着更好的气候弹性发展的潜力。
从不可能到全球范围：AI驱动的洪水预测
几年前，提供准确，可靠的洪水预测被普遍认为是不可能的挑战。今天，Google Researchs开创性全球水文AI模型，发表在自然，使我们能够准确预测河流洪水在世界各地长达七天。我们的预测可在Google上获得洪水中心平台并覆盖全球100多个国家 /地区的7亿人，赋予政府和当地社区的权力，以保护生命和生计。
我们还为研究人员和专家提供了扩大的覆盖范围通过API以及洪水中心上的专家数据层。我们使用AI来分析历史数据并创建虚拟量规对于数据稀缺而没有物理测量值的位置。这大大将我们的覆盖范围扩大到了150个国家 /地区的数据筛查地区，以解决我们合作伙伴提出的需求，以在这些地区的更多信息中，这特别容易受到伤害。我们还与WMO以及其他国家 /地区的气象服务，包括捷克共和国，尼日利亚，乌拉圭和越南，在全球范围内进行洪水预测，从而进一步增强了全球社区弹性。
提高旋风预测的交货时间和准确性
旋风也被称为台风或飓风毁灭社区和危害生命。在过去的50年中，他们造成了1.4万亿美元的经济损失。先进的警告可能会产生巨大的不同，但是很难预测海洋风暴是否会成为危险的旋风，它们可能会导致登陆以及影响。几十年来，科学家一直依靠超级计算机来模拟物理定律，以估计这些风暴的未来路径，强度和大小。现在Google DeepMind和Google Research团队正在探索AI的潜力，以改善我们的方式预测并准备旋风。目前，我们可以预测存在，轨道，强度，大小和结构，并提前15天生成多达50个可能的情况。现在仍然很早就与世界各地的专家合作，包括学术界，政府机构和非营利组织的合作伙伴，以完善和扩大我们工作的影响。
NOWCASTING：改善获得可靠的实时天气信息的访问
我们还使用AI来改善日常天气的预测。这解决了传统基础设施有限的地区的急剧挑战，包括整个非洲，那里的可靠预测通常很少。我们生成了超本地的短期天气预测现象现在可以通过5公里的分辨率来提供这些全球降水预测，每15分钟更新一次，最多可提前12小时。
这种变革能力源于metnet-3，我们最先进的AI神经天气模型。为了在全球范围内进行扩展，Google研究团队正在利用我们模型中的全球可用卫星观测值，从而使我们能够通过Google搜索将AI驱动的天气预报直接带给非洲的人们。这种创新的方法克服了关键的差距，即传统的天气预报基础设施（如地面雷达）很少。对于非洲各地的用户，这转化为改善日常生活的更可靠，实时的天气信息。农业社区告诉我们，现觉和其他天气模式可以帮助农民应对不断变化的状况，潜在地提高收益率，减少浪费，降低运营成本以及提高经济弹性。
我们正在与领先的专家合作，包括利兹大学的气象学家和英国大都会办公室，探索他们如何将我们的模型用于各种应用程序。与当地科学社区的这种伙伴关系至关重要，不仅要继续完善我们的预测的准确性，而且要提高气象学科学并改善各地的每个人的天气预测。
在这项正在进行的工作中，我们认识到需要对早期，较小的火灾的更准确的信息，这些信息可能会迅速升级。我们着手从根本上改变我们如何通过专用卫星星座检测野火的方式，开火。在三月，首先发射卫星被推出，代表了我们减轻全球野火威胁的能力的重大飞跃。FireSat由卫星组成，可以检测和跟踪小至5x5米的野火，这比当前技术的显着改善只能发现足球场的大小。50颗卫星的星座将每20分钟在全球更新一次高分辨率图像，从而使消防当局有时间快速采取行动。此外，FireSat史无前例的全球火灾将使科学家更好地研究火灾传播。这种飞跃是Google Research与Google.org与与地球火联盟，，，，兆空间， 这摩尔基金会，野火当局以及许多其他部门。
地理空间推理：开创性的行星见解
除了预测和预测之外，我们还通过与我们的星球有见解来开创新的边界地理空间推理。我们在将AI应用于地理空间数据的长期投资在我们的广泛作品组合中可以明显看出，从AI模型中，天气预测并帮助预测洪水和野火到遥感和分析人口动态。地理空间推理框架将地球模型与生成的AI结合在一起，以加速地理空间问题解决。它使人们能够以自然语言提出问题，例如，应该在自然灾害之前先撤离哪些脆弱的社区，并获得以强大的地理空间数据为基础的全面答案和可视化。这可以帮助为政府，地方机构和企业提供关键见解，从而为建立社区韧性创造新的机会。
使用AI减少与运输相关的排放并提高空气质量
AI为使空气和地面运输的可持续性铺平了道路，碳排放量减少和我们城市的空气质量提高。航空气候影响的三分之一是关节尾，有时在飞机后面看到冷凝痕迹。在与美国航空公司等合作伙伴的早期现实示威中，我们的AI驱动预测有助于飞行员减少54％。我们现在通过我们的Contrail API并与诸如合作伙伴合作EUROCORTROL将预测集成到其飞行计划系统中。Google.org提供300万美元，以与突破能量，叫Contrails.org这将着重于将研究转化为有形的航空工具。
对于地面运输，我们与城市合作以改善交通流量。项目绿灯使用AI和Google地图驱动趋势为了减少车辆气体的排放，提议调整交通信号灯时，也会改善空气质量。绿灯有证明在交叉路口将停止量最多减少30％，并在交叉口下的排放量平均下降超过10％的潜力。
结论
过去几年中，我们的突破性研究已经对天然灾害的准备产生了深远的影响。但是，这只是可能的开始。我们有信心，进步AI和科学研究可以在解决及时，可靠的全球预测的困难问题中发挥关键作用，并致力于提高气候弹性。我非常乐观，我们总体而言，我们最终将更接近一个没有人对自然灾害感到惊讶的地步。
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