Proč umělá inteligence selhala během povodní v Texasu v roce 2025: Klíčová ponaučení pro zvládání katastrof

V červenci 2025 zažil Texas jednu z nejhorších povodní ve své historii. Katastrofa si vyžádala více než 145 žije a způsobily škody v řádu miliard dolarů. Mnoho komunit nebylo připraveno na rychlost a sílu stoupající vody. Stalo se tak navzdory rozšířené víře ve schopnost Artificial Intelligence (AI) předvídat a řídit takové události.

Umělá inteligence je již léta prezentována jako zásadní řešení pro předvídání extrémního počasí. Vlády i odborníci se na ni spoléhají při zlepšování systémů včasného varování. Během této krize však technologie nefungovala tak, jak se očekávalo. Tento incident ukazuje, že ačkoli umělá inteligence nabízí mnoho výhod, má také omezení. Tato omezení je třeba jasně pochopit a řešit, aby se zlepšila veřejná bezpečnost tváří v tvář budoucím klimatickým mimořádným událostem.

Texaské povodně v roce 2025: Varování

4. července 2025 čelil střední Texas jedné z nejsmrtelnějších vnitrozemských povodní v nedávné historii USA. Známá jako součást Alej bleskových povodníRegion již několik dní zažil silné deště. V tento den se však podmínky rychle zhoršily. Během pouhých několika hodin se hladina řeky Guadalupe prudce zvýšila z méně než 3 34 stop až přes XNUMX XNUMX stop v některých oblastech. Voda se vylila z břehů a smetla domy, vozidla a životy.

Katastrofu způsobila vzácná směsice povětrnostních podmínek – vlhkost ze zbytků tropické bouře Barry v kombinaci s dalšími bouřemi, které se přes oblast přesunuly. Půda v regionu, již tak ztvrdlá suchem, nedokázala náhlý liják absorbovat. V důsledku toho na některých místech během pouhých tří hodin spadlo více než 10 cm srážek. Jen málo lidí v oblasti kdy zažilo srážky takové intenzity.

Nejvíce byly zasaženy komunity jako Kerrville. Zemřelo nejméně 135 lidí, včetně 37 dětí a zaměstnanců z Mystický tábor, letní tábor nacházející se podél řeky. Celé čtvrti byly zaplaveny. Mnoho podniků bylo poškozeno nebo zničeno. Zřítily se silnice, mosty a kritická infrastruktura. Odborníci odhadují celkové ztráty na 18 až 22 miliard dolarů, což z ní činí jednu z nejdražších přírodních katastrof v historii regionu.

Záchranné složky byly zahlceny. Národní meteorologická služba vydala den předtím více než 22 výstrah a varování před povodněmi. Voda však stoupala příliš rychle. V některých oblastech předpovědi z různých modelů dávaly smíšené výsledky. To způsobilo zmatek a zpozdilo některá rozhodnutí o evakuaci. V několika městech nefungovaly nouzové sirény. Mnoho lidí nebylo včas dostatečně varováno. Výpadky proudu a problémy s mobilní sítí také ztěžovaly záchranářům přístup k lidem nebo sdílení informací.

Během krize se platformy jako X (dříve Twitter) staly klíčovými zdroji aktuálních informací. Lidé zveřejňovali videa a žádali o pomoc. Dobrovolníci tyto zprávy využívali k organizaci záchranných akcí. Mnoho příspěvků však nebylo ověřeno. To vedlo ke zmatku a někdy i k šíření nepravdivých informací.

Povodně v roce 2025 zdůraznily významné nedostatky v systému reakce na katastrofy státu. Nástroje pro předpovídání nedržely krok s rychlostí bouře; komunikační selhání a nedostatek koordinace škody dále zhoršily. Tragédie zdůraznila potřebu vylepšených systémů včasného varování, lepšího plánování a spolehlivější infrastruktury pro ochranu zranitelných komunit v budoucnu.

Proč umělá inteligence nedokázala správně předpovědět texaské záplavy

Záplavy v Texasu v červenci 2025 ukázaly, že systémy umělé inteligence mají stále daleko k dokonalosti. Tyto systémy nedokázaly poskytovat jasná a včasná varování. Souběžně se objevilo mnoho technických i lidských problémů. Mezi ně patřila chybějící data, slabé modely, špatná komunikace a omezené využívání umělé inteligence záchrannými týmy. Problémy jsou diskutovány níže:

Slabá data a chybějící informace

Přesná a včasná data jsou nezbytná pro to, aby umělá inteligence mohla efektivně předpovídat povodně. Během povodní v Texasu v červenci 2025 postrádala řada malých povodí ve středním Texasu dostatek senzorů. Na některých místech kvůli extrémním podmínkám selhaly vodoměry nebo dosáhly svého maximálního limitu. To ztěžovalo sběr spolehlivých dat v nejkritičtějších hodinách.

SMAP od NASA Satelit poskytuje užitečná data o vlhkosti půdy, ale jeho rozlišení v rozmezí od 9 do 36 kilometrů je pro lokální predikci povodní příliš hrubé. Dříve měl SMAP radarový senzor s vyšším rozlišením v rozmezí od 1 do 3 kilometrů. Ten přestal fungovat v roce 2015. Nyní se používá pouze radiometr, který nedokáže detekovat rychlé a malé změny. To je značný nedostatek v místech, jako je centrální Texas, kde se bleskové povodně mohou pohybovat v rozmezí pouhého jednoho kilometru. Bez podrobných dat mají nástroje umělé inteligence problém s poskytováním přesných a včasných varování před povodněmi.

Meteorologické radarové systémy se také potýkaly s problémy během texaských povodní. Silné deště v kopcovitých oblastech způsobily ztrátu a rozptyl signálu, což snížilo přesnost měření srážek. To vytvořilo slepá místa, která ovlivnila jak tradiční, tak i na umělé inteligenci založené předpovědi povodní.

Platformy jako Centrum Google Flood kombinují satelitní snímky, radarová data, vstupy ze senzorů a záznamy o minulých povodních. Bez lokálních dat z vodoměrů a senzorů v reálném čase však tyto systémy ztrácejí přesnost. Během povodní v roce 2025 nebylo mnoho zdrojů dat plně propojeno. Data ze satelitů, radarů a pozemních senzorů byla často zpracovávána odděleně, což vedlo ke zpožděním a špatné koordinaci. To omezilo schopnost umělé inteligence sledovat povodně v reálném čase.

Nástroje umělé inteligence potřebují rychlá, úplná a dobře integrovaná data. V tomto případě jim chybějící a nesynchronizované vstupy ztěžovaly předvídání vývoje povodní.

Modely umělé inteligence nebyly připraveny na extrémní srážky

Povodně v Texasu v červenci 2025 odhalily značné mezery v tradičních i na umělé inteligenci založených předpovědních systémech. V některých částech středního Texasu napršelo během tří hodin více než 10 cm srážek. V době vrcholu dosáhly srážky 4 cm za hodinu. Meteorologové to popsali jako 500letou povodeň, což je událost s 0.2% pravděpodobností, že se v daném roce vyskytne.

Většina modelů umělé inteligence používaných pro předpovědi počasí a povodní je trénována na minulých datech. Fungují dobře, když se počasí vyvíjí podle známých vzorců. Často však selhávají během extrémních nebo vzácných událostí. Těmto událostem se říká události mimo distribuci. Povodně v Texasu byly jednou z takových událostí. Modely se s ničím podobným dosud nesetkaly, takže jejich předpovědi byly nepřesné nebo opožděné.

Situaci ještě zhoršily další problémy. Region čelil suchu, takže suchá půda nemohla rychle absorbovat vodu. Kopcovitý terén zvyšoval odtok. Řeky rychle stoupaly a vylévaly se z nich. Fyzikální modely dokáží simulovat takové složité situace. Mnoho modelů umělé inteligence to však nedokáže. Chybí jim fyzikální uvažování a někdy poskytují výsledky, které se zdají být správné, ale nejsou realistické.

Komunikační a výstražné systémy nefungovaly dobře

Předpovědi umělé inteligence pomáhají pouze tehdy, jsou-li doručeny jasně a včas. V Texasu se tak nestalo. Národní meteorologická služba (NWS) využila modely, jako například Rychlá aktualizace s vysokým rozlišením (HRRR), která předpovídala silný déšť 48 hodin před povodněmi. Varování však nebyla jasná. Výstupy umělé inteligence ukazovaly mřížky a pravděpodobnosti. Místní úředníci potřebovali jednoduchá upozornění. Převod složitých dat do jasných varování zůstával technickou výzvou.

Selhaly také nouzové výstrahy. CodeRED, systém založený na telefonu, vyžadoval manuální aktivaci. V některých okresech se to zpozdilo o 2 až 3 hodiny. Zastaralý software a slabá integrace s nástroji umělé inteligence způsobovaly problémy. Modely umělé inteligence běžely na cloudových systémech, ale místní úřady používaly starší databáze. Ty nedokázaly zpracovat data v reálném čase. V některých případech zpoždění při sdílení dat přesáhla 30 minut.

Některé soukromé modely si vedly lépe. WindBorneNapříklad systém využívá k sběru dat balóny ve vysokých nadmořských výškách. Jeho modely poskytovaly lepší lokální předpovědi srážek než nástroje NWS. NWS je však nedokázala včas použít. Externí modely potřebovaly týdny validace. Neexistovala ani standardní API pro rychlé sdílení dat. Datový formát WindBorne neodpovídal systémům NWS. Takže i přesné předpovědi zůstaly během nouzové situace nevyužity.

Lidské problémy věci zhoršily

Lidský faktor přidal další technické problémy. Krizovní manažeři byli zahlceni daty. Modely umělé inteligence generovaly různé výstupy, včetně map srážek a úrovní rizika povodní. Ty pocházely z různých zdrojů, jako je Google Flood Hub a NWS. Někdy se předpovědi neshodovaly. Jeden systém ukazoval 60% riziko povodní, zatímco jiný ukazoval 80% riziko; tento zmatek zpozdil rozhodování úředníků.

Problémem bylo i školení. Mnoho místních týmů mělo s umělou inteligencí jen málo zkušeností. Nedokázaly porozumět výstupům složitých modelů. Hluboké učení Systémy, jako například Flood Hub, byly k dispozici, ale neexistují žádné důkazy o tom, že by je místní záchranné týmy během krize aktivně používaly nebo jim rozuměly. Vysvětlitelná AI Nástroje, jako například SHAP, které zlepšují interpretovatelnost, mohly situaci efektivněji zvládnout.

Navíc záchranáři čelili ohromnému množství informací. Museli zpracovávat předpovědi generované umělou inteligencí, radarové snímky a veřejná varování. Objem a nekonzistentnost těchto dat přispívaly ke zpožděním v reakci a zvyšovaly zmatek.

Poučení a budoucnost umělé inteligence v řízení katastrof

Záplavy ve středním Texasu v červenci 2025 demonstrovaly potenciál umělé inteligence v nouzových situacích. Zároveň odhalily závažné slabiny. Systémy umělé inteligence sice nabízely včasná varování a předpovědi, ale často selhávaly v nejdůležitějších momentech. Abychom se lépe připravili na budoucí katastrofy, musíme se z této události poučit. Klíčová ponaučení souvisejí s kvalitou dat, návrhem modelů, komunikačními mezerami, adaptací na změnu klimatu a spoluprací.

Slabé datové základy omezují přesnost umělé inteligence

Systémy umělé inteligence se spoléhají na vysoce kvalitní data v reálném čase. Ve venkovských oblastech, jako je Kerrville, bylo málo vodoměrů. To zanechávalo velké slepé skvrny. V důsledku toho předpovědi nedokázaly zachytit lokální vzorce záplav. Satelitní data pomohla, ale postrádala detaily. Například senzor SMAP od NASA pokrývá rozsáhlé oblasti, ale s nízkým rozlišením. Pro zpřesnění těchto dat jsou zapotřebí lokální pozemní senzory.

Jedním z řešení je rozšíření senzorových sítí ve vysoce rizikových oblastech. Dalším je zapojení místních komunit. V indickém Assamu místní úřady nasadily mobilní meteorologické stanice a pilotně vyzkoušely nástroje pro hlášení od občanů, aby zlepšily pokrytí v oblastech náchylných k povodním. Podobný systém v Texasu by mohl zahrnovat školy a místní skupiny, které by hlásily povodňové signály.

Modely umělé inteligence potřebují uvažování z reálného světa

Většina současných modelů umělé inteligence se učí ze vzorců, nikoli z fyziky. Dokážou předpovídat srážky, ale mají problém s přesným modelováním skutečného chování povodní. Systémy hlubokého učení často nedokážou zachytit, jak řeky stoupají a vylévají se. Během povodní v Texasu některé modely podcenily příliv vody. To zpozdilo klíčová rozhodnutí.

Lepší volbou jsou hybridní modely. Ty kombinují umělou inteligenci s fyzikálními systémy pro zvýšení realismu a důvěryhodnosti. Například iniciativa pro předpovídání povodní od společnosti Google používá hybridní přístup, který kombinuje hydrologický model (založený na strojovém učení) s modelem inundace (založeným na fyzikální simulaci). Tento systém prokázal vylepšenou přesnost a spolehlivost v předpovědi říčních povodní ve více než 100 zemích.

Komunikační mezery věci zhoršily

Během povodní systémy umělé inteligence vytvářely užitečné předpovědi. Informace se však včas nedostaly ke správným lidem. Mnoho záchranných týmů bylo již pod tlakem. Dostávaly upozornění z různých systémů. Některé zprávy byly matoucí nebo dokonce protichůdné. To způsobovalo zpoždění v přijetí opatření.

Jedním z hlavních problémů byl způsob sdílení informací. Někteří záchranáři nebyli proškoleni v porozumění výstupům umělé inteligence. V mnoha případech byly nástroje k dispozici, ale místním týmům chyběly odpovídající znalosti k jejich efektivnímu používání.

Existuje jasná potřeba lepších komunikačních nástrojů. Varování musí být jasná, stručná a snadno se na ně reaguje. Japonsko používá krátké zprávy o povodních, které obsahují pokyny k evakuaci. Tato varování pomáhají zkrátit dobu odezvy. Podobný systém může být užitečný v Texasu.

Je také nezbytné prezentovat předpovědi umělé inteligence prostřednictvím známých platforem. Například zobrazování varování před povodněmi na Mapách Google může pomoci více lidem pochopit riziko. Tento přístup může podpořit rychlejší a bezpečnější rozhodování v nouzových situacích.

Klimatické extrémy boří staré modely

Srážky v roce 2025 překonaly mnoho rekordů. Většina systémů umělé inteligence neočekávala tak intenzivní počasí. Stalo se to proto, že modely byly trénovány na minulých datech. Minulé vzorce však již neodpovídají dnešnímu klimatu.

Aby umělá inteligence zůstala užitečná, musí být aktualizována častěji. Školení by mělo zahrnovat nové klimatické scénáře a vzácné události. Globální datové sady, jako například ty z IPCC, může pomoci. Modely by měly být také testovány na extrémních případech, aby se ověřila jejich schopnost zvládat budoucí otřesy.

Spolupráce je stále výzvou

Mnoho organizací mělo během krize užitečné nástroje. Nespolupracovaly však efektivně. Důležitá data nebyla sdílena včas. Například WindBorne shromažďovala data z balónů ve vysokých nadmořských výškách, která by mohla zlepšit předpovědi povodní. Tyto informace se však zpozdily kvůli technickým problémům a právním omezením.

Tyto mezery omezovaly plné využití výhod pokročilých systémů. Veřejné a soukromé organizace často používaly oddělené modely. Mezi nimi neexistovalo žádné propojení v reálném čase. To ztěžovalo vytvoření jasného a úplného obrazu situace.

Abychom to zlepšili, potřebujeme společné datové standardy. Systémy by měly být schopny sdílet informace rychle a bezpečně. Nezbytná je také koordinace mezi různými modely v reálném čase. Shromažďování zpětné vazby od místních komunit může navíc pomoci zvýšit přesnost a efektivitu systémů.

Technologie se vyvíjí, ale potřebuje podporu

Nové technologie mohou zlepšit zvládání povodní. Potřebují však řádnou infrastrukturu a politickou podporu. Jednou ze slibných metod je umělá inteligence založená na fyzice. Ta kombinuje vědecké poznatky se strojovým učením a zlepšuje tak předpovědi povodní. Výzkumné skupiny, jako například ty na MIT, tento přístup testovaly, aby předpovědi byly přesnější a realističtější. Podrobné výsledky však zatím nejsou veřejně dostupné.

Pomáhají i další nástroje, jako jsou drony a edge devices. Ty dokáží shromažďovat data v reálném čase, a to i v oblastech, kde jsou pozemní systémy poškozené nebo chybí. V Nizozemsku jednoduché veřejné dashboardy zobrazují riziko povodní pomocí jasných vizuálních prvků. To pomáhá lidem pochopit situaci a rychle jednat.

Tyto příklady ukazují, že pokročilé nástroje musí být také uživatelsky přívětivé. Měly by být propojeny s veřejnými systémy, aby z nich mohli těžit jak odborníci, tak i komunity.

Bottom Line

Předpovídání povodní už není jen o meteorologických mapách a varováních. Nyní zahrnuje systémy umělé inteligence, satelitní data, místní zprávy a nástroje rychlé komunikace. Skutečnou výzvou však není jen vytvoření chytřejších nástrojů, ale také zajištění toho, aby je lidé v terénu efektivně používali.

Povodně v Texasu v roce 2024 ukázaly, jak zpoždění, špatná koordinace a nejasná upozornění mohou negovat výhody pokročilých technologií. Pro zlepšení potřebujeme jasné zásady, sdílené systémy a nástroje, kterým místní týmy rozumějí a na jejichž základě mohou rychle jednat.

Země jako Japonsko a Nizozemsko ukazují, že je možné kombinovat inteligentní předpovídání se snadným přístupem veřejnosti. Umělá inteligence by neměla jen předpovídat povodně, ale musí také pomáhat předcházet škodám a zachraňovat životy. Budoucnost zvládání povodní závisí na kombinaci inovací s akcí, technologií s důvěrou a inteligence s místní připraveností. Tato rovnováha určí, jak dobře se přizpůsobíme rostoucím klimatickým rizikům.