В РФ создали базу данных об опасных природных явлениях

Специалисты НИУ ВШЭ разработали новую нейросетевую технологию создания базы данных об опасных природных явлениях.

В основе новинки – генеративная языковая модель (GPT), которая извлекает из новостных сообщений и структурирует информацию о том, что, где и когда произошло, какой ущерб был нанесен и какие меры реагирования принимались.

Алгоритм, созданный специалистами НИУ ВШЭ, обрабатывает более 1 тыс. текстов в час. В пилотном применении удалось автоматически извлечь и обработать более 50 тыс. новостных сообщений в 8 млн исходных текстов с новостных порталов, региональных сайтов МЧС и из пабликов органов власти в социальных сетях. Собранные материалы освещали последствия или предупреждали о почти 30 тыс. событий, связанных с опасными природными явлениями.

«Нам был важен именно массовый охват медиа-источников, чтобы собрать сведения и о локальных проблемах. Ведение многих похожих баз, а также попадание в статистику МЧС, подразумевает преодоление некоторой планки ущерба. Если дорогу каждый год засыпает лавинами, но нет, условно, раздавленных машин, эта проблема может не фигурировать в статистике и отчетах, лавинную защиту не финансируют и не прописывают в KPI», – рассказала , научный сотрудник риск-офиса Центра геоданных факультета географии и геоинформационных технологий НИУ ВШЭ Анна Деркачева.

Ранее специалисты Allen Institute запустили площадку SciArena для оценки полезности ИИ-моделей для ученых. К работе на сервисе допущены только ученые с минимум двумя собственными публикациями, а прежде чем начать тестировать модели, они проходят подробный инструктаж.