Ученые из Сколтеха и Сбера создали модель долгосрочного прогнозирования засух по климатическим данным, работа которой основана на технологиях искусственного интеллекта. Разработка поможет предприятиям АПК в планировании их деятельности на год вперед, пишет ТАСС со ссылкой на пресс-службу Сбера.

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.

Тестирование разработки провели в пяти регионах, расположенных 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.

Как отмечают ученые, проблема качественного прогнозирования засух до сих пор не решена из-за высокой роли случайности, поэтому новая модель сегодня приобретает особую актуальность. Кроме того, 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».

Александр Марусов - старший инженер-исследователь Центра прикладного ИИ Сколтеха

https://glavagronom.ru/news/rossiyskie-uchenye-nauchili-neyroset-prognozirovat-zasuhi-na-god-vpered