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. Об этом ТАСС сообщили в пресс-службе Сбера.

Результаты исследований также опубликованы в научном журнале первого квартиля Environmental Modelling & Software. 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 учёных, 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. 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. В ближайшие годы управление этими рисками может иметь более существенное влияние на бизнес, чем предполагалось ещё 3–5 лет назад.