Разработка платформы на основе мультиагентной системы с моделями глубокого машинного обучения для прогнозирования экологических катастроф
Проект направлен на разработку инновационной платформы на основе мультиагентных систем и моделей глубокого машинного обучения для раннего прогнозирования и предотвращения экологических катастроф (наводнения, лесные пожары, экстремальное загрязнение воздуха и водных объектов).
Цель проекта — создание интеллектуальной системы, способной в реальном времени анализировать разнородные данные (спутниковые снимки, IoT-сенсоры, экологический мониторинг, исторические данные о катастрофах) и выдавать вероятностные прогнозы развития кризисных ситуаций с указанием зон риска, временныых окон и рекомендуемых превентивных мер.
Задачи проекта:
- разработка мультиагентной симуляции экосистем с адаптивным взаимодействием агентов;
- создание высокоточных моделей глубокого обучения для прогнозирования катастроф;
- реализация интерактивного интерфейса для сценарного моделирования и тестирования решений;
- интеграция с существующими системами экологического мониторинга.
Ожидаемые результаты: инструмент раннего предупреждения и поддержки принятия решений для государственных органов, экологических служб, научных организаций и крупных природопользователей, позволяющий существенно сократить ущерб от экологических катастроф за счёт проактивного управления рисками.
Вконтакте