Специалисты двух организаций сразу же предложили использовать ИИ-модели для долгосрочного прогнозирования засухи на основе климатических данных. Одна из них была разработана сотрудниками Сбера, другая — учёными Сколтеха. Создатели этих моделей утверждают, что их продукты в скором времени помогут планировать деятельность сельскохозяйственных предприятий, финансовых и страховых компаний.
В основе этих систем лежат пространственно-временные нейронные сети, которые анализируют доступные климатические данные за каждый месяц. По словам авторов проектов, ИИ-модели способны прогнозировать засуху на срок от нескольких месяцев до года. Банки смогут использовать эту информацию для оценки рисков при предоставлении кредитов, а сельскохозяйственные предприятия — для планирования своей деятельности.
ИИ-модель, созданная специалистами Сбера и Сколтеха, уже прошла тестирование в различных регионах мира с разными климатическими условиями. Среди них — Польша, американский штат Миссури, бразильский штат Гояс, индийский штат Мадхья-Прадеш и северная часть Казахстана.
Создание таких нейронных сетей не случайно, ведь проблема засухи актуальна для России и других стран из-за сложностей в прогнозировании.
«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.
По материалам:
trashbox
