Исследователи из Сколтеха и Сбера предложили модели долгосрочного прогнозирования засух по климатическим данным при помощи технологий искусственного интеллекта, которые помогут в планировании деятельности сельхозпредприятий, страховщиков и банков. Решение основано на использовании пространственно-временных нейронных сетей и доступных ежемесячных климатических данных и объединяет современные нейросетевые подходы с классическими методами.

Результаты исследований также опубликованы в научном журнале первого квартиля Environmental Modelling & Software, препринт доступен в онлайн-библиотеке arXiv.

Согласно материалам, модель способна делать средне- и долгосрочные прогнозы засух на период от нескольких месяцев до года. Решение основано на использовании пространственно-временных нейронных сетей и доступных ежемесячных климатических данных и объединяет современные нейросетевые подходы с классическими методами.

Предполагается, что оно поможет сельскохозяйственным предприятиям в планировании своей деятельности, а страховщикам и банкам в оценке соответствующих рисков и уточнения кредитных рейтингов корпоративных заемщиков.

Модели протестировали по пяти регионам, расположенным на разных континентах и в разных климатических зонах, в частности в Польше, штате Миссури в США, штате Гояс, штате Мадхья-Прадеш и северной части Казахстана.

По словам ученых, проблема качественного прогнозирования засух до сих пор не решена из-за высокой роли случайности, поэтому новая модель как никогда актуальна. При этом такие прогнозы имеют первостепенное значение для многих регионов России.

«Моделирование этого природного явления достаточно сложно, ввиду необходимости учета различных факторов, в том числе и глобального потепления. Наши модели позволяют строить качественные прогнозы засухи на год вперед», — отметил старший инженер-исследователь Центра прикладного ИИ Сколтеха Александр Марусов.

Результаты исследования также будут применяться Сбером в системе управления рисками.

«В России климатические риски не так заметны, как в странах с более высокой плотностью инфраструктуры, однако они уже существенно влияют на экономику. Засухи создают риски для сельского хозяйства, объектов энергетики и населения. Мы используем результаты совместных исследований с коллегами из Сколтеха для повышения точности наших оценок в страховании и кредитовании. В ближайшие годы управление этими рисками может иметь более существенное влияние на бизнес, чем мы предполагали 3–5 лет назад. В таких задачах без модельных оценок не обойтись», — прокомментировал управляющий директор департамента интегрированного риск-менеджмента Сбера Назар Сотириади.