- Все дело в большом объеме информации, на которой она учится, - объясняет научный руководитель исследования Алексей Зайцев. - Скажем, мы хотим дать прогноз на год вперед для Ставрополья. Разбиваем всю территорию на квадраты 30 на 30 километров, и для каждого смотрим по 12 месяцам показатели климата за последние два года. По этим данным рассчитывается так называемый индекс засушливости. Если он превышает определенный критический порог, это сигнал для нейросети - здесь была засуха. На основе этих данным она и обучалась.
После такой "школы" модель протестировали на данных по пяти регионам, расположенным в разных климатических зонах: Польша, штат Миссури в США, бразильский штат Гояс, индийский штат Мадхья-Прадеш и северная часть Казахстана. По словам Зайцева, нейросеть показывает высокое качество для разных климатических зон. Ученые планируют разработать аналогичные нейросети для прогнозирования и других погодных экстремальных явлений.