Разработка модели искусственного интеллекта для прогнозирования расходов воды в период дождевых паводков

Актуальность разработки приложения обусловлена следующими факторами:
1. В условиях изменения климата, паводки(наводнения) становятся наиболее частым катастрофическим гидрометеорологическим явлением в России.

2. Более 1 млрд рублей было потрачено на восстановление экономики после наводнений.

3. Устаревшие методы прогнозирования без автоматизации процесса обработки данных.

1. Проблема

Росгидромет, ГЭС, Гидротех. Компании используют неавтоматизированные методы прогнозирования наводнений.
Прогнозирование расходов воды во время дождевых паводков остается сложной задачей для многих организаций, что приводит к недооценке или переоценке рисков, связанным с наводнениями и затоплениями. Традиционные методы прогнозирования недостаточно точны и требуют значительного времени для обработки данных.

2. Ключевые сегменты потребителей

1. Росгидромет
2. ГЭС
3. НИИ
Гидрометеорологические службы
Муниципальные и региональные власти
Энергетические компании
Страховые компании
Экологические организации
Транспортные компании

3. Ценностное предложение

1. Автоматизация процесса
2. Планирование заблаговременной защиты от наводнений
3. Легкость использования
Наша модель ИИ обеспечивает высокую точность прогнозов, оперативность и простоту использования. Мы предлагаем комплексное решение, которое интегрируется с существующими системами мониторинга и управления водными ресурсами.


4. Решение

Мобильное приложение для визуализации наводнений, которое в реальном времени показывает вероятность наводнений. Мы разрабатываем модель искусственного интеллекта, которая использует современные методы машинного обучения и анализа временных рядов для точного прогнозирования расходов воды. Модель учитывает множество факторов, включая метеорологическую информацию, топографию местности и исторические данные о расходах воды.

5. Каналы распространения
Прямая продажа через встречи с ключевыми клиентами
Презентация на отраслевых конференциях и семинарах
Онлайн-продажи через корпоративный сайт и социальные сети
Партнерские программы с поставщиками ИТ-решений и консультантами

6. Потоки поступления доходов

Продажа лицензий на использование модели
Консультационные услуги по внедрению и настройке модели
Абонентская плата за обновления и поддержку

7. Структура издержек
Разработка и сопровождение модели ИИ
Затраты на вычислительные мощности и хранение данных
Маркетинг и продажи
Лицензионные платежи за использование сторонних технологий

Затраты на разработку:


1. разработка сайта с картой
2. оплата сайта
3. оплата доменного имени
Постоянные затраты:
1. ежемесячная оплата сайта
2. представительские расходы
3. техподдержка
Переменные затраты:
1. налоги:

8. Ключевые метрики

Точность прогнозов
Время отклика модели
Количество клиентов и заключенных контрактов
Уровень удовлетворенности клиентов
- качество прогноза

9. Скрытое преимущество
- скорость прогнозирования

Наши специалисты имеют многолетний опыт в области геоинформатики и машинного обучения. Мы используем новейшие технологии и постоянно совершенствуем нашу модель на основе обратной связи от клиентов.

На страницу проекта