Сбер и Сколтех научились прогнозировать засухи

Учёные из Сколтеха и Сбера создали AI-модель глубокого обучения, которая анализирует климатические данные и помогает составлять наиболее точный прогноз. Эта разработка пригодится в сельском хозяйстве, банкам и страховщикам — для оценки рисков и кредитных рейтингов.

Прогноз засухи имеет первостепенное значение для многих регионов нашей страны. В том числе и для моего родного края — Астраханской области. Однако моделирование этого природного явления достаточно сложно ввиду необходимости учёта различных факторов, в том числе и глобального потепления.

Александр Марусов

Первый автор работы, старший инженер-исследователь Центра прикладного искусственного интеллекта Сколтеха

Сложность заключается и в том, что засуха — явление непредсказуемое, а значит, данные сложно анализировать. Поэтому исследователи из Сколтеха и Сбера обратились к искусственному интеллекту. На основе пространственно-временных нейронных сетей и ежемесячных климатических данных они прогнозируют засухи на несколько месяцев или год вперёд.

Модели уже протестировали на данных по пяти регионам на разных континентах и в климатических зонах: Польше, штату Миссури в США, бразильскому штату Гояс, индийскому штату Мадхья-Прадеш и северной части Казахстана.

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.

Назар Сотириади

Управляющий директор Департамента интегрированного риск-менеджмента Сбера

Учёные любят заглядывать в будущее и строить предположения, как будет выглядеть планета через десятки, а то и сотни лет. В этом материале мы рассказали, что будет с картой мира, если глобальное потепление остановить всё-таки не удастся.