Изменение климата, вызванное деятельностью человека, увеличило частоту наводнений в некоторых регионах. Существующие методы прогнозирования ограничены своей зависимостью от гидрологических станций (наблюдательных пунктов вдоль рек), которые распределены неравномерно по всему миру. Негативные последствия этого прежде всего ощущаются в развивающихся странах.
Грей Ниринг и его коллеги разработали модель искусственного интеллекта, которая была обучена на основе данных существующих гидрологических станций для прогнозирования ежедневного стока в ненаблюдаемых водосборах на протяжении 7-дневного прогнозного периода. Затем искусственный интеллект был протестирован на фоне ведущего мирового программного обеспечения для прогнозирования наводнений, системы Глобального осведомленности о наводнениях (GloFAS).
Искусственный интеллект смог предоставить прогнозы наводнений за пять дней, которые были так же надежны, или даже лучше, чем прогнозы текущей системы на тот же день. Кроме того, точность модели искусственного интеллекта при прогнозировании экстремальных погодных явлений с периодом возврата в пять лет была равна или лучше, чем прогнозы GloFAS для событий с периодом возврата в один год.
