Исследователи из ОАЭ и Индии разработали систему, которая с помощью нейросетей и климатических данных прогнозирует очаги малярии. Модель учитывает температуру, высоту над уровнем моря и другие факторы, влияющие на распространение заболевания.
Система использует физически информированные нейросети (PINN) и рассчитывает индекс риска заражения в реальном времени.
Разработка позволяет заранее определить, где возможна вспышка, и оперативно направить ресурсы — лекарства, защитные сетки и мобильные бригады. Особенно это важно для стран Африки, где регистрируют более 90% случаев заболевания.
Авторы проекта отмечают, что изменение климата меняет карту риска. Новый подход учитывает эти сдвиги и может усилить эффективность профилактики.
