Исследователи представили фреймворк TAISE для моделирования рисков катастроф

Группа ученых разработала фреймворк TAISE, предназначенный для автоматизированного создания сценариев экстремальных погодных явлений. Система использует современные AI-модели прогнозирования погоды для генерации непрерывных глобальных атмосферных полей, заменяя традиционные методы ручного моделирования, которые практически не менялись с 1990-х годов.

Экспериментальная проверка показала, что использование TAISE позволяет добиться десятикратного снижения вычислительных затрат по сравнению с классическими подходами. В отличие от стандартных методов, основанных на «снимках» данных, новый фреймворк обеспечивает высокую временную связность и учитывает межрегиональные корреляции, что критически важно для точной оценки рисков.

Технология работает через механизм самоитеративной генерации, позволяя моделировать сложные климатические события с высокой детализацией. Это решение направлено на демократизацию процесса оценки рисков катастроф, делая его доступным для страховых компаний, перестраховщиков и государственных органов, занимающихся управлением рисками.

Внедрение подобных инструментов позволяет перейти от статичных моделей к динамической и комплексной оценке портфелей активов. Исходный код и методология исследования доступны под лицензией Non-exclusive distribution, что открывает возможности для интеграции AI-подходов в финансовый сектор и системы защиты от стихийных бедствий.