ИИИ МФТИ и ГеоДельта: ИИ-платформа климатического анализа

Основные статьи:

• Большие данные (Big Data)
• Data mining Интеллектуальный анализ данных

2025: Разработка ИИ-платформы климатического анализа

17 ноября 2025 года Институт искусственного интеллекта МФТИ и компания ГеоДельта представили совместно разработанную ИИ-платформу климатического анализа, которая превращает грубый прогноз погоды в детальную карту климатических рисков с разрешением до нескольких метров. Это поможет коммунальщикам предвидеть угрозу погодного ЧП, проектировщикам — воздействие зданий на микроклимат района, а горожанам — риски для здоровья.

𝓲

Фото: МФТИ

Как сообщалось, привычные прогнозы погоды обычно описывают ситуацию в масштабах десятков километров, тогда как внутри города условия меняются от улицы к улице. В центре мегаполиса воздух нередко на 10 и более градусов теплее, чем на окраинах, а геометрия улиц и плотной застройки формирует "тепловые ловушки" и "уличные каньоны" ветра, заметно меняющие локальный микроклимат. Всё это повышает пиковую нагрузку на энергосистему и может перегружать городские службы — от ливневой канализации до общественного транспорта.

Избежать этих проблем поможет ИИ-платформа климатического анализа, которую разработали учёные Института искусственного интеллекта МФТИ и компании ГеоДельта. В её основе лежит технология даунскейлинга: алгоритмы анализируют общий прогноз для города и «приземляют» его до улиц, наполняя реальными данными с городских камер, метеостанций, датчиков и приборов учёта.Вебинар: «Управление качеством в фарме: от зарубежных решений и бумаги — к российской системе Docs5 EQMS»

Если стандартные модели прогнозируют погоду для участков с шагом 25-30 километров, Geo Delta сужает его до 30-50 метров — в пределах одного дома.

ИИ-платформа не просто передаёт данные, а постоянно анализирует, как и почему атмосферные процессы происходили в конкретной точке с известными параметрами (высотными зданиями, асфальтом, зелёными зонами). Накопленные взаимосвязи она использует, чтобы еще больше увеличить точность прогнозов.

Например, наша система сможет предсказать, что ветер в узком переулке между небоскребами в этом направлении усилится втрое, а на одной из площадей из-за эффекта «теплового острова» температура будет на 10 градусов выше, чем в парке за углом. рассказал Денис Лобас, руководитель направления индустриальных продуктов Института искусственного интеллекта МФТИ

Платформа визуализирует угрозы на интерактивной карте и даёт службам удобный инструмент для мониторинга в реальном времени.

Так застройщики могут заранее оценить, как архитектура новых зданий повлияет на климат конкретного района, коммунальные службы — не просто реагировать на ЧП, а предвидеть их, а жители района — получать персональные предупреждения о жаре, дожде или сильном ветре.