U posljednjih nekoliko godina prirodne katastrofe postale su sve češće i sve opasnije za gradove i ruralne zajednice. U tom kontekstu, istraživači su razvili inovativni sustav pod nazivom Groundsource, koji kombinira napredne algoritme umjetne inteligencije s tradicionalnim metodama prikupljanja podataka o poplavama. Sustav pretvara neuređene vijesti iz medija u strukturiranu, provjerenu bazu podataka, čime se otvara nova era u analizi i upravljanju poplavama.
Kako Groundsource funkcionira
Centralni dio sustava je jezični model Gemini, obučen na raznolikom skupu tekstova i sposoban prepoznati ključne informacije u novinskim člancima. Gemini čita svaki članak, identificira datum, mjesto, jačinu poplave, broj žrtava i procijenjenu štetu, te te podatke mapira na standardizirani format. Nakon izvlačenja sirovih podataka, sustav primjenjuje sloj provjere koji uspoređuje informacije s više izvora – od službenih izvješća do satelitskih snimaka – kako bi se osigurala točnost i pouzdanost.
Rezultat je relacijska baza podataka u kojoj su zapisi označeni razinama povjerenja i pouzdanosti izvora. Korisnici mogu pristupiti podacima putem jednostavnog web sučelja ili upita u SQL-u, što omogućuje brzu analizu trendova, identifikaciju rizika i planiranje odgovora na buduće poplave.
Metodologija i primjena
Groundsource koristi tri ključna koraka: ekstrakciju, verifikaciju i integraciju. U fazi ekstrakcije, algoritmi obrađuju tekstove na više jezika, prepoznajući specifične pojmove poput “poplava”, “nivo vode” i “infrastrukturni kvar”. Verifikacija se provodi uspoređivanjem s podacima iz nacionalnih meteoroloških službi, lokalnih uprava i satelitskih snimaka. Na kraju, integracija stvara jedinstveni zapis koji se može filtrirati po regiji, vremenu ili stupnju opasnosti.
Primjeri upotrebe uključuju: (1) praćenje brzih poplava u regiji Dalmacije tijekom proljeća 2023. godine, gdje je sustav identificirao 1.200 incidenata; (2) analizu učinka sustava za otpuštanje vode u Zagrebu, što je rezultiralo preporukom za dodatnu infrastrukturu u 15 ključnih područja; (3) podršku hitnim službama u Bosni i Hercegovini, gdje je Groundsource omogućio brzu identifikaciju 300 potencijalnih rizika u tri dana.
Rezultati i točnost
Do sada je sustav prepoznao i strukturirao više od 3.000.000 zapisa o poplavama iz 180 zemalja. Analiza pokazuje da je točnost podataka iz izvješća izmedju 92 % i 97 %, ovisno o izvoru. Najviša točnost postignuta je kod službenih izvješća, dok je u slučajevima gdje su podaci preuzeti iz društvenih mreža potrebno dodatno filtriranje.