Varför AI misslyckades under översvämningarna i Texas 2025: Viktiga lärdomar för katastrofhantering

I juli 2025 upplevde Texas en av de allvarligaste översvämningarna i sin historia. Katastrofen krävde mer än 145 liv och orsakade skador värda miljarder dollar. Många samhällen var oförberedda på det stigande vattnets hastighet och kraft. Detta hände trots en utbredd tro på att det kunde Artificial Intelligence (AI) att förutse och hantera sådana händelser.

I åratal har AI presenterats som en viktig lösning för att förutse extremväder. Regeringar och experter har förlitat sig på den för att förbättra system för tidig varning. Under denna kris fungerade dock tekniken inte som förväntat. Denna händelse visar att även om AI erbjuder många fördelar, har den också begränsningar. Dessa begränsningar måste tydligt förstås och åtgärdas för att förbättra den allmänna säkerheten inför framtida klimatrelaterade nödsituationer.

Översvämningarna i Texas 2025: En väckarklocka

Den 4 juli 2025 drabbades centrala Texas av en av de dödligaste översvämningarna i inlandet i USA:s senare historia. Känd som en del av Översvämningsgränd, regionen hade redan sett dagar av kraftigt regn. Men den här dagen förvärrades förhållandena snabbt. På bara några timmar steg Guadalupe-flodens vattennivå kraftigt från mindre än 3 fot till över 34 fot i vissa områden. Vattnet bröt över sina bräddar och svepte med sig hem, fordon och liv.

En sällsynt blandning av väderförhållanden orsakade katastrofen – fukt från resterna av den tropiska stormen Barry i kombination med andra stormar som drog över området. Regionens jord, som redan var hård av torkan, kunde inte absorbera det plötsliga skyfallet. Som ett resultat föll mer än 10 cm regn på vissa platser inom bara tre timmar. Få människor i området hade någonsin sett regn av denna intensitet.

Samhällen som Kerrville drabbades hårdast. Minst 135 personer dog, inklusive 37 barn och personal från Lägret Mystic, ett sommarläger beläget längs floden. Hela stadsdelar översvämmades. Många företag skadades eller förstördes. Vägar, broar och kritisk infrastruktur kollapsade. Experter uppskattar de totala förlusterna till mellan 18 och 22 miljarder dollar, vilket gör det till en av de dyraste naturkatastroferna i regionens historia.

Räddningstjänsten var överbelastad. National Weather Service utfärdade över 22 larm och översvämningsvarningar dagen innan. Men vattennivån steg för snabbt. I vissa områden gav prognoser från olika modeller blandade resultat. Detta orsakade förvirring och försenade vissa evakueringsbeslut. I flera städer fungerade inte nödsirenerna. Många människor fick inte tillräcklig varning i tid. Strömavbrott och problem med mobilnätet gjorde det också svårt för räddningsarbetare att nå människor eller dela information.

Under krisen blev plattformar som X (tidigare Twitter) viktiga källor för uppdateringar. Folk publicerade videor och bad om hjälp. Volontärer använde dessa meddelanden för att organisera räddningsinsatser. Många inlägg verifierades dock inte. Detta ledde till förvirring och spred ibland falsk information.

Översvämningarna 2025 belyste betydande brister i statens katastrofinsatssystem. Prognosverktygen höll inte jämna steg med stormens hastighet; kommunikationsfel och bristande samordning förvärrade skadorna ytterligare. Tragedin belyste behovet av förbättrade tidiga varningssystem, utökad planering och mer tillförlitlig infrastruktur för att skydda utsatta samhällen i framtiden.

Varför AI inte kunde förutsäga översvämningarna i Texas korrekt

Översvämningarna i Texas under juli 2025 visade att AI-system fortfarande är långt ifrån perfekta. Dessa system misslyckades med att ge tydliga och tidiga varningar. Många tekniska och mänskliga problem uppstod. Dessa inkluderade saknade data, svaga modeller, dålig kommunikation och begränsad användning av AI av räddningstjänsten. Problemen diskuteras nedan:

Svag data och saknad information

Noggranna och aktuella data är avgörande för att AI ska kunna förutsäga översvämningar effektivt. Under översvämningarna i Texas i juli 2025 saknade många små avrinningsområden i centrala Texas tillräckliga sensorer. På vissa platser misslyckades vattenmätarna eller nådde sin maximala gräns på grund av extrema förhållanden. Detta gjorde det svårt att samla in tillförlitliga data under de mest kritiska timmarna.

NASAs SMAP Satelliter ger användbar data om markfuktighet, men dess upplösning, som sträcker sig från 9 till 36 kilometer, är för grov för lokala översvämningsprognoser. Tidigare hade SMAP en radarsensor som erbjöd högre upplösning, från 1 till 3 kilometer. Den slutade fungera 2015. Nu används endast radiometern, som inte kan upptäcka snabba, småskaliga förändringar. Detta är en betydande skillnad på platser som centrala Texas, där översvämningar kan variera inom bara en kilometer. Utan finkornig data har AI-verktyg svårt att ge korrekta och tidiga översvämningsvarningar.

Även väderradarsystemen hade problem under översvämningarna i Texas. Kraftigt regn i kuperade områden orsakade signalförlust och spridning, vilket minskade noggrannheten i regnmätningarna. Detta skapade blinda fläckar som påverkade både traditionella och AI-baserade översvämningsprognoser.

Plattformar som Google Flood Hub kombinerar satellitbilder, radardata, sensorindata och tidigare översvämningsdata. Men utan lokala data i realtid från vattendragsmätare och sensorer förlorar dessa system i noggrannhet. Under översvämningarna 2025 var många datakällor inte helt sammankopplade. Satellit-, radar- och marksensordata bearbetades ofta separat, vilket resulterade i förseningar och dålig samordning. Detta begränsade AI:ns förmåga att spåra översvämningen i realtid.

AI-verktyg behöver snabb, komplett och välintegrerad data. I det här fallet gjorde saknade och osynkroniserade indata det svårt för dem att förutsäga hur översvämningen skulle utveckla sig.

AI-modeller var inte redo för extremt regn

Översvämningarna i Texas i juli 2025 avslöjade betydande brister i både traditionella och AI-baserade prognossystem. I delar av centrala Texas föll mer än 10 cm regn inom en tretimmarsperiod. Som mest nådde regnmängden 4 cm i timmen. Meteorologer beskrev detta som en 500-årsöversvämning, en händelse med 0.2 % chans att inträffa under ett givet år.

De flesta AI-modeller som används för väder- och översvämningsprognoser är tränade på tidigare data. De fungerar bra när vädret följer kända mönster. Men de misslyckas ofta under extrema eller sällsynta händelser. Dessa kallas händelser utanför fördelningen. Översvämningen i Texas var en sådan händelse. Modellerna hade inte sett något liknande tidigare, så deras förutsägelser var felaktiga eller sena.

Andra problem förvärrade saken. Regionen hade drabbats av torka, så den torra jorden kunde inte absorbera vatten snabbt. Den kuperade terrängen ökade avrinningen. Floder steg snabbt och svämmade över. Fysikbaserade modeller kan simulera sådana komplexa situationer. Men många AI-modeller kan inte det. De saknar fysiskt resonemang och ger ibland resultat som verkar korrekta men inte är realistiska.

Kommunikations- och varningssystemen fungerade inte bra

AI-prognoser hjälper bara när de levereras tydligt och i tid. I Texas hände inte detta. National Weather Service (NWS) använde modeller, såsom Högupplöst snabbuppdatering (HRRR), som förutspådde kraftigt regn 48 timmar före översvämningarna. Men varningarna var inte tydliga. AI-resultat visade rutnät och sannolikheter. Lokala tjänstemän behövde enkla varningar. Att översätta komplex data till tydliga varningar förblev en teknisk utmaning.

Nödlarm misslyckades också. CodeRED, ett telefonbaserat system, behövde aktiveras manuellt. I vissa län försenades detta med 2 till 3 timmar. Föråldrad programvara och svag integration med AI-verktyg orsakade problem. AI-modeller kördes på molnsystem, men lokala myndigheter använde äldre databaser. Dessa kunde inte hantera realtidsdata. I vissa fall översteg förseningarna i datadelningen 30 minuter.

Vissa privata modeller klarade sig bättre. Vindburenanvänder till exempel höghöjdsballonger för att samla in data. Dess modeller gav bättre lokaliserade regnprognoser än NWS-verktyg. NWS kunde dock inte använda dem i tid. Externa modeller behövde veckor av validering. Det fanns inte heller några standardiserade API:er för snabb datadelning. WindBornes dataformat matchade inte NWS-system. Så även exakta prognoser förblev oanvända under nödsituationen.

Mänskliga problem förvärrade saken

Mänskliga faktorer bidrog till ytterligare tekniska problem. Krishanteringspersonalen var överväldigad av data. AI-modeller genererade olika utdata, inklusive nederbördskartor och översvämningsrisknivåer. Dessa kom från olika källor, såsom Google Flood Hub och NWS. Ibland stämde inte förutsägelserna överens. Ett system indikerade en översvämningsrisk på 60 %, medan ett annat visade en risk på 80 %; denna förvirring försenade tjänstemännens beslut.

Utbildning var också ett problem. Många lokala team hade liten erfarenhet av AI. De kunde inte förstå komplexa modellresultat. Djup lärning System, såsom Flood Hub, fanns tillgängliga, men det finns inga bevis för att de aktivt användes eller förstods av lokala räddningsteam under krisen. Förklarbar AI Verktyg, såsom SHAP, som förbättrar tolkningsbarheten, kunde ha bidragit till att hantera situationen mer effektivt.

Dessutom stod räddningspersonalen inför en överväldigande mängd information. De var tvungna att bearbeta AI-genererade prognoser, radarbilder och offentliga larm. Volymen och inkonsekvensen av dessa data bidrog till förseningar i responsen och ökade förvirringen.

Lärdomar och framtiden för AI inom katastrofhantering

Översvämningarna i centrala Texas i juli 2025 visade AI:s potential i nödsituationer. Samtidigt avslöjade de stora svagheter. Även om AI-system erbjöd tidiga varningar och prognoser, misslyckades de ofta när det gällde som mest. För att förbereda oss bättre för framtida katastrofer måste vi lära oss av denna händelse. De viktigaste lärdomarna är kopplade till datakvalitet, modelldesign, kommunikationsbrister, klimatanpassning och samarbete.

Svaga datagrunder begränsar AI-noggrannhet

AI-system förlitar sig på realtidsdata av hög kvalitet. I landsbygdsområden som Kerrville fanns det få vattendragsmätare. Detta lämnade stora blinda fläckar. Som ett resultat misslyckades förutsägelser med att fånga lokala översvämningsmönster. Satellitdata hjälpte, men de saknade detaljer. NASA:s SMAP-sensor täcker till exempel stora områden men med låg upplösning. Lokala marksensorer behövs för att förfina sådan data.

En lösning är att utöka sensornätverk i högriskområden. En annan är att involvera lokalsamhällen. I Assam, Indien, har lokala myndigheter driftsatt mobilbaserade väderstationer och testat verktyg för medborgarrapportering för att förbättra täckningen i översvämningsbenägna områden. Ett liknande system i Texas skulle kunna involvera skolor och lokala grupper för att rapportera översvämningstecken.

AI-modeller behöver resonemang i verkligheten

De flesta nuvarande AI-modeller lär sig av mönster, inte fysik. De kan förutsäga nederbörd men har svårt att modellera verkligt översvämningsbeteende korrekt. Djupinlärningssystem misslyckas ofta med att fånga hur floder stiger och svämmar över. Under översvämningarna i Texas underförutsåg vissa modeller vattenflödet. Detta försenade viktiga beslut.

Hybridmodeller är ett bättre alternativ. Dessa kombinerar AI med fysikbaserade system för att förbättra realism och förtroende. Till exempel använder Googles Flood Forecasting Initiative en hybridmetod som blandar en hydrologisk modell (baserad på maskininlärning) med en översvämningsmodell (baserad på fysisk simulering). Detta system har visat förbättrad noggrannhet och tillförlitlighet i ledtider vid prognoser för översvämningar i floder i mer än 100 länder.

Kommunikationsbrister gjorde saken värre

Under översvämningarna producerade AI-system användbara prognoser. Informationen nådde dock inte rätt personer i tid. Många räddningsteam var redan under press. De fick varningar från olika system. Vissa av meddelandena var förvirrande eller till och med motstridiga. Detta orsakade förseningar i åtgärderna.

Ett stort problem var hur information delades. En del räddningspersonal var inte utbildad för att förstå AI-resultat. I många fall fanns verktygen tillgängliga, men lokala team saknade rätt kunskap för att använda dem effektivt.

Det finns ett tydligt behov av bättre kommunikationsverktyg. Varningar måste vara tydliga, koncisa och lätta att svara på. Japan använder korta översvämningsmeddelanden som inkluderar evakueringsinstruktioner. Dessa varningar bidrar till att minska svarstiden. Ett liknande system kan vara till hjälp i Texas.

Det är också viktigt att presentera AI-prognoser via välbekanta plattformar. Till exempel kan visning av översvämningsvarningar på Google Maps hjälpa fler att förstå risken. Denna metod kan stödja snabbare och säkrare beslut i nödsituationer.

Klimatextremer bryter ner gamla modeller

Nederbörden år 2025 slog många rekord. De flesta AI-system förväntade sig inte så intensivt väder. Detta hände eftersom modellerna tränades på tidigare data. Men tidigare mönster stämmer inte längre överens med dagens klimat.

För att förbli användbar måste AI uppdateras oftare. Utbildningen bör inkludera nya klimatscenarier och sällsynta händelser. Globala datamängder, såsom de från IPCC, kan hjälpa. Modeller bör också testas på extrema fall för att verifiera deras förmåga att hantera framtida chocker.

Att arbeta tillsammans är fortfarande en utmaning

Många organisationer hade användbara verktyg under krisen. De samarbetade dock inte effektivt. Viktig data delades inte i tid. Till exempel samlade WindBorne in data från höghöjdsballonger som kunde förbättra översvämningsprognoser. Men denna information försenades på grund av tekniska problem och juridiska begränsningar.

Dessa luckor begränsade den fulla nyttan av avancerade system. Offentliga och privata organisationer använde ofta separata modeller. Det fanns ingen realtidskoppling mellan dem. Detta gjorde det svårare att skapa en tydlig och fullständig bild av situationen.

För att förbättra detta behöver vi gemensamma datastandarder. System bör kunna dela information snabbt och säkert. Samordning i realtid mellan olika modeller är också avgörande. Dessutom kan insamling av feedback från lokala samhällen bidra till att göra systemen mer exakta och effektiva.

Tekniken går framåt, men behöver stöd

Ny teknik kan förbättra översvämningshanteringen. Men den behöver ordentlig infrastruktur och policystöd. En lovande metod är fysikinformerad AI. Denna kombinerar vetenskaplig kunskap med maskininlärning för att förbättra översvämningsprognoser. Forskargrupper, som de vid MIT, har testat denna metod för att göra prognoser mer exakta och realistiska. Detaljerade resultat är dock ännu inte offentligt tillgängliga.

Andra verktyg, som drönare och edge-enheter, hjälper också till. De kan samla in data i realtid, även i områden där marksystem är skadade eller saknas. I Nederländerna visar enkla offentliga dashboards översvämningsrisker med hjälp av tydliga bilder. Detta hjälper människor att förstå situationen och vidta åtgärder snabbt.

Dessa exempel visar att avancerade verktyg också måste vara användarvänliga. De bör kopplas till offentliga system så att både experter och samhällen kan dra nytta av dem.

The Bottom Line

Översvämningsprognoser handlar inte längre bara om väderkartor och varningar. Det involverar nu AI-system, satellitdata, lokala rapporter och snabba kommunikationsverktyg. Den verkliga utmaningen är dock inte bara att bygga smartare verktyg – utan att se till att de används effektivt av människor på plats.

Översvämningarna i Texas 2024 visade hur förseningar, dålig samordning och otydliga varningar kan omintetgöra fördelarna med avancerad teknik. För att förbättra oss behöver vi tydliga policyer, gemensamma system och verktyg som lokala team kan förstå och agera utifrån snabbt.

Länder som Japan och Nederländerna visar att det är möjligt att kombinera intelligent prognostisering med enkel offentlig tillgång. AI bör inte bara förutsäga översvämningar, utan den måste också bidra till att förebygga skador och rädda liv. Framtiden för översvämningshantering beror på att kombinera innovation med handling, teknik med förtroende och intelligens med lokal beredskap. Denna balans kommer att avgöra hur väl vi anpassar oss till ökande klimatrisker.