Google ช่วยแอฟริกา ใช้ AI พยากรณ์ “ฝนตก” ล่วงหน้านาน 12 ชั่วโมง !
Google เพิ่มการแสดงข้อมูลพยากรณ์อากาศ “ฝนตก” ผ่าน Google Search ในทวีปแอฟริกา ให้มีความละเอียดแม่นยำมากขึ้น โดยใช้โมเดลปัญญาประดิษฐ์ MetNet ร่วมกับข้อมูลจากดาวเทียม เพื่อแก้ปัญหาเรดาร์วัดเมฆฝนที่ไม่ครอบคลุมในพื้นที่
โมเดลปัญญาประดิษฐ์ MetNet หรือชื่อเต็ม Meteorological Network เป็นโมเดลการพยากรณ์อากาศที่พัฒนาโดย Google DeepMind เพื่อทำการพยากรณ์สภาพอากาศในระยะสั้น โดยอาศัยเทคนิค Deep Learning แทนการใช้แบบจำลองเชิงฟิสิกส์แบบดั้งเดิม
MetNet สามารถพยาการณ์ปริมาณฝนได้แม่นยำสูงภายในรัศมี 5 กิโลเมตรทุก 15 นาทีเป็นเวลา 12 ชั่วโมงข้างหน้า ซึ่งทั้งหมดนี้ใช้เวลาในการประมวลผลน้อยกว่าหนึ่งนาที และยังสามารถใช้ข้อมูลจากดาวเทียม และเรดาร์มาประมวลผลร่วมได้แบบเรียลไทม์
องค์ประกอบสำคัญอย่างหนึ่งของการพยากรณ์อากาศคือเรดาร์ภาคพื้นดินที่มีความหนาแน่นสูง ซึ่งไม่สามารถใช้งานได้ในพื้นที่ส่วนใหญ่ของโลกที่มีประชากรหลายพันล้านคน โดยเฉพาะกับทวีปแอฟริกา ยกตัวอย่างเช่น อเมริกาเหนือมีเรดาร์ 291 แห่งสำหรับติดตามสภาพอากาศ ในขณะที่แอฟริกามีเพียง 37 แห่งเท่านั้น ซึ่งถือว่าน้อยมาก เมื่อเทียบกับขนาดพื้นที่ของแอฟริกา ทำให้ข้อมูลพยากรณ์ฝนในพื้นที่ขาดความแม่นยำ
เพื่อแก้ปัญหาดังกล่าว โดยไม่จำเป็นต้องติดตั้งเรดาห์เพิ่ม Google จึงใช้ MetNet ในการสังเกตการณ์จากดาวเทียม เพื่อนำข้อมูลที่ได้มาเติมเต็มช่องว่างที่ขาดหายไป ที่ซึ่งเรดาร์ของแอฟริกาไม่สามารถเข้าถึงได้
ข้อมูลพยากรณ์ที่ได้ จะถูกส่งจากสำนักงานของ Google ในกรุงอักกรา และไนโรบี, ประเทศแอฟริกา เพื่อส่งต่อให้กับผู้ใช้ Google ทั่วแอฟริกาได้รู้ว่า ในอีก 12 ชั่วโมงนี้ จะมีฝนตกลงมาไหม
นักวิทยาศาสตร์และวิศวกรในกรุงอักกราและไนโรบีกำลังทำงานร่วมกับผู้เชี่ยวชาญในท้องถิ่นเพื่อพัฒนาโซลูชันที่ตอบสนองความต้องการของสังคม ตั้งแต่การปรับปรุงการพยากรณ์อากาศไปจนถึงโครงการเช่น Open Buildings ซึ่งทำแผนที่โครงสร้างเพื่อรองรับการตอบสนองต่อภัยพิบัติและการวางผังเมือง ความพยายามเหล่านี้สะท้อนให้เห็นถึงความมุ่งมั่นในการใช้ AI ในรูปแบบที่สร้างความแตกต่างที่มีความหมาย