Искусственный интеллект улучшает прогнозы наводнений в условиях изменения климата

Новое исследование Корнеллского университета показывает, что традиционные гидрологические модели, используемые для проектирования инфраструктуры, становятся всё менее надёжными из-за учащения и усиления наводнений в результате изменения климата. Для противодействия этой неопределённости физические модели следует дополнять моделями на основе искусственного интеллекта (ИИ) и переходить к региональным оценкам риска, а не к точечным прогнозам.

В исследовании, опубликованном в Journal of Hydrology, учёные создали «виртуальную гидролабораторию» с 1000-летним синтетическим набором данных, включающим экстремальные события, и протестировали шесть моделей прогнозирования паводков. Модели делились на три категории: традиционные, основанные на физических уравнениях; модели ИИ, обучающиеся на данных; и гибридная модель. Несмотря на большую общую неопределённость, модель на основе ИИ показала наилучшие результаты. Ключевым выводом стала значительно большая стабильность региональных прогнозов по сравнению с точечными.

«Вместо предположений о точных прогнозах для каждого водосбора нам следует признать пределы наших моделей и искать устойчивые закономерности в более крупных регионах», — отметил соавтор работы Скотт Штайншнайдер. При этом исследователи предупреждают, что результаты одной виртуальной модели ИИ — не повод отказываться от физических моделей, а стимул к их совместному изучению и совершенствованию.