В июне Национальное управление океанических и атмосферных исследований США предупредило о 63% вероятности того, что до конца 2026 года сформируется очень сильное Эль-Ниньо, которое может войти в число самых тяжелых эпизодов, зарегистрированных с 1950 года. Эль-Ниньо 1997–98 годов, один из самых мощных за всю историю наблюдений, вызвал разрушительные наводнения и засухи в Африке, Латинской Америке, Северной Америке и Юго-Восточной Азии, приведя примерно к 22 000 смертей и экономическому ущербу свыше $36 billion.

Другие крупные эпизоды Эль-Ниньо также приводили к неурожаям, катастрофическим торфяным пожарам и продолжительным засухам. Последствия таких погодных сбоев распространяются по региональным цепочкам поставок, затрагивая отрасли от авиации и производства до страхования и общественного здравоохранения.

У Юго-Восточной Азии нет дефицита климатической информации. Ей не хватает действий.

У региона уже есть спутники, метеорологические наблюдения, сложные климатические модели и региональные механизмы мониторинга. Международные агентства могут прогнозировать начало Эль-Ниньо за несколько месяцев, а такие учреждения, как ASEAN Specialized Meteorological Centre (ASMC) в Сингапуре, постоянно отслеживают дымку и состояние окружающей среды.

Тем не менее правительства и бизнес по-прежнему не могут ответить на действительно важные вопросы. Какие сообщества первыми пострадают от экстремальной погоды? Какие торфяники становятся наиболее уязвимыми? Какие цепочки поставок столкнутся с наибольшими сбоями? И что следует сделать до того, как экологическое напряжение превратится в экономический кризис?

Региону нужно превращать данные в своевременные и заслуживающие доверия решения, а не просто собирать больше неструктурированной информации. Именно здесь SpaceAI — сочетание искусственного интеллекта (AI) и космических технологий — закрывает разрыв между данными и принятием решений, между наборами чисел и такими результатами, как спасенные жизни и сохраненные домохозяйства.

Что такое SpaceAI?

SpaceAI объединяет спутниковое наблюдение Земли, большие языковые модели, облачные вычисления и продвинутую аналитику, чтобы преобразовывать огромные массивы экологических данных в прогнозную, готовую к принятию решений информацию.

Обычно наблюдение Земли имеет ретроспективный характер. Спутники фиксируют изображения, аналитики их интерпретируют — а правительства реагируют уже после того, как ущерб нанесен.

Но с AI правительства могут действовать заранее. Модели AI могут объединять спутниковые снимки с прогнозами погоды, данными о влажности почвы, состоянии растительности и другими экологическими индикаторами, чтобы определять территории с повышенным риском.

Это не гипотеза: исследователи уже сочетали глубину торфа, высоту над уровнем моря, уклон, тип растительности, осадки и расстояние до инфраструктуры со спутниковыми данными и машинным обучением, чтобы составить карты пожарной уязвимости торфяников в Индонезии. Более позднее исследование в провинции Риау, расположенной на восточно-центральном побережье Суматры, Индонезия, использовало космические данные и машинное обучение, чтобы показать, что уровень грунтовых вод был основным фактором пожарного риска. После этого правительства могут принимать решения на основе таких карт риска, например усиливать патрулирование и вводить запреты на огонь в зонах высокого риска, а также блокировать дренажные каналы, чтобы повторно увлажнять торфяники и повышать уровень грунтовых вод до начала пожара.

Спутники становятся чем-то большим, чем просто камеры в космосе. Вместо передачи больших объемов данных на Землю, что перегружает пропускную способность и замедляет анализ, AI может обрабатывать наблюдения прямо на борту спутника, отбирая только релевантные данные, чтобы лица, принимающие решения, получали полезную информацию быстрее, чем это позволяет традиционный анализ.

Даже небольшое сокращение времени опережения может дать несоразмерно большую экономическую отдачу. Правительства могут восстановить уровень воды в уязвимых торфяниках до распространения пожаров. Ресурсы пожаротушения можно размещать заранее, а не вводить уже после начала пожара. Фермеры и логистические компании могут менять операции до возникновения сбоев. Страховщики могут точнее моделировать свою подверженность погодным рискам.

Прогнозирование — не то же самое, что предотвращение

Верно, что одна лишь полезная для действий информация мало помогает, если правительства не готовы или не способны на нее реагировать. Реагирование на оценку риска до того, как риск материализуется, требует политической воли; одних только более качественных данных или даже более качественного анализа для этого недостаточно.

И все же ценность SpaceAI заключается в снижении неопределенности, которая дает политикам повод откладывать действия.

Чтобы добиться этого, Юго-Восточной Азии нужна интегрированная экосистема, соединяющая наблюдение Земли, AI, научную экспертизу и заслуживающие доверия государственные институты. Спутники поставляют данные, AI превращает их в прогнозную информацию, а правительства, службы реагирования на ЧС и бизнес переводят эти выводы в согласованные действия.

Сингапур показывает, как может выглядеть один из элементов такой экосистемы на практике. С апреля 2026 года недавно созданное National Space Agency of Singapore (NSAS) объединило космические функции страны под одной крышей, получив мандат, охватывающий регулирование, развитие отрасли и формирование внутреннего кадрового резерва в сфере космоса и AI. С 2022 года правительство уже выделило более 200 million Singapore dollars ($155 million) на исследования и разработки в космической сфере, а инициативы вроде предстоящей группировки синтетической апертурной радиолокации NeuSAR-2, которая усилит круглосуточное и всепогодное наблюдение Земли в регионе, показывают, как эти инвестиции превращаются в более четкое наблюдение из орбиты.

Урок для остальной части Юго-Восточной Азии касается не столько какого-то одного спутника, сколько инфраструктуры, которая стоит за ним: специализированного агентства, устойчивого финансирования и кадров, обученных превращать данные в решения.

После создания такой инфраструктуры правительствам Юго-Восточной Азии придется заняться следующей задачей: формированием междисциплинарных кадров и трансграничного доверия, необходимых для преобразования сложной аналитики в практические решения.

Климатическая устойчивость все чаще становится вопросом экономической конкурентоспособности. Страны, способные предвидеть сбои до того, как они перерастут в нарушения цепочек поставок, чрезвычайные ситуации в сфере здравоохранения или финансовые потери, получат стратегическое преимущество перед теми, кто по-прежнему опирается главным образом на реактивное управление последствиями стихийных бедствий.

Сигналы тревоги о следующем супер-Эль-Ниньо уже звучат. SpaceAI не способен полностью заменить человеческое суждение и не подменит политическую волю действовать на основе того, что он показывает. Но он может сократить разрыв между знанием и действием — и облегчить для лиц, принимающих решения в Юго-Восточной Азии, задачу самостоятельно закрыть оставшуюся часть этого разрыва.

Мнения, выраженные в комментариях Fortune.com, принадлежат исключительно их авторам и не обязательно отражают мнения и взгляды Fortune.

Этот материал был первоначально опубликован на Fortune.com