Как прогнозы затопления на основе ИИ могут повысить устойчивость к ураганам

Учёный Али Сархади из Института устойчивых систем Брук Байерс (BBISS) при Технологическом институте Джорджии разработал ИИ-модели для более точного прогнозирования водных угроз при ураганах

Али Сархади, доцент Школы наук о Земле и атмосфере и директор Лаборатории климатических рисков и экстремальных динамик, сосредоточился на проблеме комбинированного затопления — опасного сочетания штормовых нагонов, проливных дождей и разлива рек. Он отмечает, что из-за изменения климата и повышения уровня моря риски затопления растут: если сейчас стихийное бедствие уровня урагана «Сэнди» (2012) случается примерно раз в 150 лет, то к середине века — раз в 60 лет, а к концу века — раз в 30 лет.

В качестве тестового случая команда Сархади использовала ураган «Сэнди». Учёные показали, что интеграция физических моделей нагонов и осадков с генеративным ИИ позволяет прогнозировать глубину затопления для каждого здания за 3–5 дней до выхода урагана на сушу с точностью свыше 90 %. Это даст экстренным службам время для заблаговременной эвакуации и защиты критически важной инфраструктуры.

Исследователь также работает над созданием цифровых двойников энергосистем: виртуальные копии позволяют заранее выявить уязвимые подстанции и линии электропередачи. В перспективе такие инструменты помогут планировать модернизацию стареющей инфраструктуры с учётом усиления ураганов и роста уровня воды.

Источник: Georgia Tech