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Good practice

Google Flood Hub — O sistema de alerta de cheias fluviais com IA do Bangladesh Water Development Board

Bangladesh · Dhaka · See the Bangladesh profile

Desde 2020, o modelo de aprendizagem automática de cheias da Google Research — que preveee níveis dos rios mesmo em bacias sem estações de medição — combina-se com dados do Bangladesh Water Development Board para emitir alertas de cheia; em 2021 já alcançava 1,5 milhões de utilizadores, com um tempo de antecedência de três horas a três dias.

1 million
Notificações enviadas (2020 pilot)
300,000
Utilizadores Android alcançados (2020 pilot)
2.9 million
Notificações enviadas (13-31 Aug 2021)
1.5 million
Utilizadores únicos alcançados (13-31 Aug 2021)
3.5 %
Taxa de cliques (2021)
3 hours to 3 days
Tempo de antecedência da previsão
80+ countries, ~460 million people
Cobertura global do modelo
Google Flood Hub — O sistema de alerta de cheias fluviais com IA do Bangladesh Water Development Board

Details

Maturity
Scaling
Promoter
Bangladesh Water Development Board (BWDB)
Period
2020-present
Keywords
flood forecasting, disaster early warning, machine learning, hydrology, mobile alerts

Context

O Serviço de Recursos Hídricos do Bangladesh (BWDB), a agência hidrológica nacional, estabeleceu uma parceria com a Google Research a partir de 2020 para sobrepor um modelo de IA/aprendizagem automática de inundações às leituras de estações hidrométricas e previsões do próprio BWDB, alargando a previsão de cheias a afluentes sem estações de medição dos sistemas fluviais Brahmaputra-Jamuna e Padma, propensos a inundações. Os alertas localizados são enviados aos residentes através da Pesquisa Google, do Google Maps e de notificações Android.

Objectives

Fornecer alertas antecipados de inundação com um tempo de antecedência de três horas a três dias, incluindo em bacias remotas sem redes densas de sensores.

Activities

O modelo híbrido de IA hidrológico-hidráulico da Google, descrito num artigo da Nature de março de 2024, é combinado com os dados em tempo real das estações hidrométricas do BWDB e previsões a 5 dias. O sistema expandiu-se de um projeto-piloto de 2020, que cobria 36 sub-distritos em 14 distritos, para 55 distritos e 99 sub-distritos até à época de monções de 2021.

Results

O projeto-piloto de 2020 enviou cerca de 1 milhão de notificações a aproximadamente 300 000 utilizadores Android. Só entre 13 e 31 de agosto de 2021, o sistema alargado enviou 2,9 milhões de notificações a 1,5 milhões de utilizadores únicos, com uma taxa de cliques de 3,5%. O modelo subjacente opera atualmente em mais de 80 países, alcançando uma estimativa de 460 milhões de pessoas a nível global (um valor global, não específico do Bangladesh).

Conclusions

Os próprios relatórios da Google reconhecem a baixa penetração do Android nas áreas remotas e expostas a inundações que o sistema mais precisa de alcançar, e descrevem trabalho em curso para alargar os alertas via SMS e IVR a utilizadores de telemóveis básicos. Não foi publicada nenhuma avaliação independente e específica do Bangladesh sobre a exatidão das previsões face às inundações observadas.

Implementation

Implementation detail (cost, timeline, staffing, conditions for success) is not yet available for this practice.

Data sources

Where this practice's information was retrieved from, and when.

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