Согласно новому исследованию, опубликованному в журнале Nature, модель искусственного интеллекта (ИИ) может повысить точность прогнозирования наводнений . Показано, что система столь же точна, как и существующие ведущие методы, или является их усовершенствованием, и может обеспечивать более раннее предупреждение о крупных наводнениях.

Изменение климата, вызванное деятельностью человека, привело к увеличению частоты наводнений в некоторых регионах. Существующие методы прогнозирования ограничены тем, что они полагаются на водомеры (станции наблюдения вдоль рек), которые не распределены равномерно по земному шару. Таким образом, неумеренные реки труднее прогнозировать, а негативные последствия этого ощущают в первую очередь развивающиеся страны.

Грей Ниринг и его коллеги разработали модель искусственного интеллекта, которая была обучена с использованием 5680 существующих датчиков для прогнозирования ежедневного стока рек в неизмеренных водоразделах в течение 7-дневного прогнозируемого периода. Затем модель искусственного интеллекта была протестирована с использованием ведущего мирового программного обеспечения для прогнозирования наводнений как в краткосрочных, так и в долгосрочных сценариях — Глобальной системы оповещения о наводнениях (GloFAS).

Модель искусственного интеллекта смогла предоставить прогнозы наводнений на пять дней вперед, которые были столь же надежны, как и прогнозы нынешней системы, сделанные в тот же день, или даже лучше них. Кроме того, точность модели ИИ при прогнозировании экстремальных погодных явлений с окном повторяемости в пять лет была равна или превосходила прогнозы GloFAS для событий с окном повторяемости в один год.

Эти результаты показывают, что модель искусственного интеллекта может предупреждать о наводнениях как о небольших, так и об экстремальных явлениях в неизмеренных бассейнах с более длительным периодом уведомления, чем предыдущие методы, и может улучшить доступ к надежным прогнозам наводнений для развивающихся регионов.