Российские ученые разработали интеллектуальные системы для прогнозирования пожаров
В Сибирском государственном университете науки и технологий имени академика М. Ф. Решетнева инициирован фундаментальный проект по разработке интеллектуальных систем, направленных на минимизацию ущерба от природных катаклизмов. Данное исследование представляет собой яркий пример междисциплинарного сотрудничества студентов институтов информатики и космических технологий, что свидетельствует о высоком уровне интеграции науки и образования в университете.
В рамках данного проекта был проведен комплексный анализ гидрологических данных рек Нижняя Тунгуска и Подкаменная Тунгуска. Для прогнозирования паводковых явлений использовались регрессионные модели, основанные на передовых алгоритмах машинного обучения. Эти модели позволяют оптимизировать навигационные маршруты, что имеет критическое значение для обеспечения безопасности судоходства и защиты критически важных инфраструктурных объектов.
Кроме того, был проведен всесторонний анализ данных о лесных пожарах на территории Российской Федерации. С применением современных методов машинного обучения, таких как метод опорных векторов, случайный лес и градиентный бустинг, были разработаны прогностические модели для оценки рисков возникновения пожаров с серьезными последствиями и прогнозирования потенциального ущерба. По данным университета, достигнутая точность классификации превышает 85%, что указывает на высокую эффективность разработанных алгоритмов.
Разработанные интеллектуальные системы успешно прошли государственную регистрацию в Федеральном институте промышленной собственности (Роспатент), что подтверждает их научную значимость и практическую ценность. Данный факт свидетельствует о высоком уровне инноваций и соответствия современным требованиям в области интеллектуальной собственности, сообщает progorodsamara.ru.
