Экстремальная погода: система раннего предупреждения с ИИ предлагает целенаправленную профилактику катастроф

Искусственный интеллект может помочь системам раннего предупреждения, прогнозирующим последствия экстремальных погодных явлений, таких как засухи и сильные осадки.

В 2024 году Европа вновь показала свою особую уязвимость к изменению климата. Юго-Восточная Европа пережила несколько особенно сильных волн жары, включая самую продолжительную за всю историю наблюдений, и выраженную засуху. В других частях континента произошли сильнейшие с 2013 года наводнения, унесшие 335 жизней и причинившие ущерб примерно на 18 миллиардов евро. Разнообразие последствий продемонстрировал 2021 год: схожие погодные условия привели к катастрофическому наводнению в долине Ара и, в то же время, пополнили влагой иссушенные почвы Бранденбурга.

Международная команда под руководством Маркуса Райхштайна и Витуса Бенсона из Института биогеохимии Общества Макса Планка в Йене разработала концепцию новых систем раннего предупреждения с поддержкой искусственного интеллекта, описанную в Nature Communications. Такие системы помогут спасательным организациям более целенаправленно распределять ресурсы для снижения ущерба от засух или ливней. «Нам следует стратегически думать о системах раннего предупреждения на более длительные периоды — от нескольких лет до десятилетий — для планирования далеко идущих профилактических мер», — поясняет Райхштайн.

Концепция включает шесть модулей: от высокоточных измерений последствий экстремальных погодных явлений до прогнозов экологических и экономических последствий и методов коммуникации. ИИ полезен как для прогнозирования ущерба, так и для эффективного информирования. Используя обширные данные спутников Copernicus, ИИ может с разрешением до 20 метров прогнозировать, например, ущерб от засухи для конкретного поля, обучаясь на примерах последствий в геологически и экологически схожих районах.

Ключевой задачей является создание ИИ, понимающего причинно-следственные связи, а не только статистические закономерности. «Чтобы предсказать рекордную засуху, ИИ должен ссылаться на физические причины, такие как общая погодная ситуация», — говорит Витус Бенсон. Команда работает над системой, которая сделает доступ к детальным прогнозам последствий более демократичным, а в перспективе — над общедоступным приложением для раннего предупреждения.