Группа ученых из Центра прикладного искусственного интеллекта совместно с коллегами из Сбера создала нейросеть, которая способна предсказать, будет ли в том или ином регионе засуха.
Исследователи подчеркнули, что точность прогноза в 1,5 раза выше, чем у базовой вероятности, которую рассчитывают исходя из статистики засух за последние 64 года. Такой подход позволит более точно планировать сельскохозяйственную деятельность, а также оценивать и страховать риски, связанные с засухой.
Научный руководитель исследования Алексей Зайцев отметил, что нейросеть обучается на большом объеме данных. Например, чтобы сделать прогноз на год вперед для Ставрополья, территорию разбивают на квадраты 30 x 30 км, и для каждого квадрата смотрят показатели климата за последние два года по 12 месяцам. Затем рассчитывают индекс засушливости. Если он превышает определенный критический порог, это служит сигналом для ИИ, что там была засуха.
После обучения модель протестировали на данных по пяти регионам, расположенным в разных климатических зонах: Польша, штат Миссури (США), штат Гояс (Бразилия), штат Мадхья-Прадеш (Индия) и северная часть Казахстана. Нейросеть показала высокое качество для разных климатических зон.
Теперь ученые хотят создать аналогичные нейросети для прогнозирования других экстремальных погодных явлений.
Фото: freepik.com
ГОР