Google permet déjà de détecter les incendies de forêt en temps réel et de prédire leur propagation

C'est l'un des nombreux efforts "IA for good" que la société a détaillés ce matin, qui comprenait également les efforts de Google pour étendre la prévision des inondations à davantage de régions du monde.

Le système annoncé précédemment utilise des modèles d'apprentissage automatique formés sur des données satellitaires pour suivre les incendies en temps réel et prédire comment ils se développeront. La fonctionnalité vise initialement à aider les premiers intervenants à déterminer la meilleure façon de contrôler le feu.

Google indique que la détection des incendies de forêt est également disponible au Brésil, en Colombie, au Sri Lanka, au Burkina Faso, au Cameroun, au Tchad, en République démocratique du Congo, en Côte d'Ivoire, au Ghana, en Guinée, au Malawi, au Nigéria, en Sierra Leone, en Angola, au Soudan du Sud. , Libéria et Afrique du Sud.

Google veut aider les maisons endommagées par des catastrophes naturelles

Google a également noté qu'il utilise des modèles d'apprentissage automatique pour identifier les bâtiments endommagés après des catastrophes naturelles comme des ouragans.

"En analysant la même imagerie satellite que ses outils de détection des incendies de forêt, les modèles fournissent aux intervenants en cas de crise des informations sur les zones les plus durement touchées dans la première phase de l'effort de réponse", explique Google .

Google a d'abord appliqué la technologie en partenariat avec l'organisation à but non lucratif GiveDirectly pour identifier et canaliser les dons aux ménages à faible revenu touchés par l'ouragan Ian. Plus récemment, la société a appliqué les modèles pour soutenir les efforts de secours du gouvernement lors des récentes inondations au Pakistan.

Les robots pourraient générer leur propre code

La société note que la recherche existante et les modèles formés peuvent être efficaces pour mettre en œuvre le concept. Tout ce travail peut être essentiel au développement de systèmes capables de continuer à générer leur propre code basé sur des objets et des scénarios trouvés dans le monde réel. Le nouveau travail présenté aujourd'hui est Code as Policies (CaP).

« Avec CaP , nous proposons d'utiliser des modèles de langage pour écrire directement du code robot. Nos expériences démontrent que la sortie de code a conduit à une meilleure généralisation et performance des tâches plutôt qu'à l'apprentissage direct des tâches du robot et à la sortie d'action en langage naturel. CaP permet à un seul système d'effectuer une variété de tâches robotiques complexes et variées sans formation spécifique à la tâche », a déclaré Jacky Liang de Google.

Le système, tel que décrit, s'appuie également sur des bibliothèques et des API tierces pour mieux générer le bon code pour un scénario spécifique, ainsi que sur la prise en charge des langues et des emojis. Les informations accessibles dans ces API font partie des limitations actuelles.

Les chercheurs notent: «Ces limitations indiquent des pistes de travaux futurs, notamment l'extension des modèles de langage visuel pour décrire les comportements de robot de bas niveau (par exemple, les trajectoires) ou la combinaison de CaP avec des algorithmes d'exploration qui peuvent s'agréger de manière autonome à l'ensemble des primitives de contrôle.

Dans le cadre de l'annonce d'aujourd'hui, Google publiera des versions open source via son site Github pour tirer parti des recherches qui ont été soumises jusqu'à présent.

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