ИИ предскажет ураган в отдельно взятом дворе

Следите за нашими новостями в удобном формате Есть новость? Присылайте!

Специалисты Института искусственного интеллекта МФТИ создали инновационную платформу климатического анализа, способную предсказывать погоду с точностью до отдельных дворов и даже домов. В отличие от существующих систем, которые также могут работать с высоким разрешением, новая разработка на базе ИИ сосредоточена на прогнозировании экстремальных явлений, таких как ураганы, мощные ветры или сильные ливни. Эти экстремальные события часто становятся причиной чрезвычайных ситуаций, что делает систему особенно ценной для коммунальных и служб спасения.

«Сервисы для прогноза погоды даже с высоким разрешением рассчитывают средние значения для ежедневных предсказаний событий, которые происходят с высокой вероятностью. Например, вероятность обычного ветра со скоростью 10 м/с высока, и они его легко спрогнозируют. А вот ветер со скоростью 30 м/с бывает очень редко, но если случается, то приводит к серьезным ЧП. Наша система как раз и предназначена для предупреждения таких экстремальных явлений. Мы поставили искусственному интеллекту другую цель, чем при стандартном прогнозе, и это потребовало полностью переработать нашу модель», — рассказал директор проекта Иван Новиков.

По его словам, большинство существующих прогнозов рассматривают ситуацию на масштабах десятков километров. Однако внутри города условия могут значительно отличаться: на улице могут быть на 10 и более градусов теплее, а геометрия улиц и плотность застройки создают так называемые «тепловые ловушки» и «уличные каньоны», существенно меняющие локальный микроклимат. Это создает дополнительные нагрузки на энергетические системы и может перегружать городские службы — от ливневой канализации до общественного транспорта.

Новая платформа учитывает все эти особенности благодаря технологии даунскейлинга: алгоритмы анализируют общий городской прогноз и «приземляют» его до уровня улиц, наполняя данными с камер, метеостанций, датчиков и приборов учета, что позволяет получать более точную и оперативную информацию о предстоящих экстремальных ситуациях.