Сразу специалисты двух организаций предложили ИИ-модели для долгосрочного прогнозирования засух на основе климатических данных. Одну разработали сотрудники Сбера, другую — Сколтеха. Разработчики утверждают, их продукты в ближайшем будущем помогут планировать работу сельскохозяйственных предприятий, финансовых и страховых компаний.
В основу систем легли пространственно-временные нейронные сети, которые анализируют доступные ежемесячные климатические данные. Как утверждают авторы проектов, ИИ-модели способны прогнозировать возникновение засухи на период от нескольких месяцев до года. Банкам такая информация будет полезна, чтобы оценивать риски при выдаче займов, а сельхозпредприятиям — при планировании своей деятельности.
Созданную за стенами Сбера и Сколтеха ИИ-модель уже протестировали в разных регионах мира, которые различаются климатическими условиями. Сюда вошли Польша, штат Миссури в США, штат Гояс, штат Мадхья-Прадеш и северная часть Казахстана.
Появление подобных нейросетей не случайно, так как проблема засух из-за сложности прогнозирования в России, как и в других странах, является весьма актуальной.
«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.
