Googleは、AIと過去500万件のニュース記事を分析することで、予測が困難とされる急峻な洪水（Flash Floods）の予測精度向上に取り組んでいます。

急峻な洪水は、年間5,000人以上が犠牲になるほど危険な気象現象ですが、発生が短時間かつ局所的であるため、従来の気象データでは観測・予測が困難でした。しかし、Googleは同社の大規模言語モデル「Gemini」を用いて、世界中のニュース記事から260万件の洪水に関する報告を抽出し、「Groundsource」という地理情報付き時系列データセットを作成しました。

このGroundsourceデータを基盤とし、LSTM（Long Short-Term Memory）ニューラルネットワークを用いたモデルを学習させることで、天気予報データを取り込み、特定の地域における急峻な洪水の発生確率を生成できるようになりました。このモデルは現在、Googleの「Flood Hub」プラットフォーム上で150カ国の都市部におけるリスクを強調表示しており、世界中の緊急対応機関とデータ共有を行っています。

このアプローチは、特に高価な気象観測インフラへの投資が困難な地域や、気象データが不足している地域において、データ不足を補い、より広範な地域での予測を可能にするものです。Googleは、このような定性的な情報源から定量的なデータセットを構築する手法が、熱波や土砂崩れといった他の予測困難な現象にも応用できると考えています。