Некоторые отличия современных методов прогнозирования опасностей от классических подходов:

• Использование нейросетевых методов. 17 Это методы искусственного интеллекта, которые позволяют выявлять скрытые закономерности и строить на их основе математические модели прогнозирования. 1 Нейросетевые модели дают возможность получать прогноз изменения состояния объекта в реальном режиме времени, то есть практически мгновенно. 7
• Применение сценарного анализа. 2 Этот подход предполагает рассмотрение различных сценариев развития событий и их последствий. 2 Он особенно важен в условиях неопределённости и при отсутствии достаточных данных для чисто количественной оценки. 2
• Использование концепции «приемлемого риска». 10 Вместо принципа «нулевого риска», который полностью исключал возможность аварий, современные организации ориентируются на эту концепцию. 10 Она направлена на понимание вероятности аварии и прогнозирование ущерба от неё. 10
• Применение моделей машинного обучения. 2 Эти алгоритмы способны обнаруживать скрытые закономерности и тренды в данных для предсказания будущих событий. 2 Они обучаются на обширных наборах данных, чтобы усовершенствовать точность прогнозирования. 2
• Применение эмпирических методов. 2 Они включают изучение и анализ инцидентов, произошедших в аналогичных условиях. 2 Основное преимущество таких методов — адаптация моделей к специфическим условиям эксплуатации, что повышает точность и практическую значимость прогнозов. 2