Селевые паводки (flash floods) — одни из самых смертоносных погодных явлений, ежегодно уносящие жизни более 5000 человек. Их крайне сложно предсказывать из-за кратковременности и локальности событий, а также дефицита детальных исторических данных.
Google Research разработала инновационный подход: с помощью большой языковой модели Gemini проанализировала более 5 млн новостных статей со всего мира, выделив сообщения о 2,6 млн различных случаях наводнений. Эти данные преобразованы в геопривязанную временную серию Groundsource — крупнейший открытый датасет исторических городских внезапных паводков, охватывающий более 150 стран (с 2000 года по настоящее время).
Groundsource стал первым случаем применения LLM Google для создания количественных датасетов из неструктурированных текстовых источников. Датасет опубликован в открытом доступе (Zenodo, DOI: 10.5281/zenodo.18647054).
На основе Groundsource исследователи обучили модель прогнозирования, которая использует глобальные метеорологические прогнозы для оценки вероятности внезапных паводков в городских зонах. Модель предоставляет предупреждения за до 24 часов и интегрирована в платформу Google Flood Hub, где теперь отображаются риски для урбанизированных территорий в 150 странах. Данные также передаются службам экстренного реагирования по всему миру.