Идея проекта:

Создание интеллектуальной системы, которая автоматически декодирует, структурирует и интерпретирует разнородную морскую гидрометеорологическую информацию (радиограммы, карты погоды, данные судовых и буйковых станций, устаревшие и полуформализованные форматы). Система на основе методов обработки естественного языка, компьютерного зрения и машинного обучения преобразует физические, отрисованные вручную данные в машиночитаемый вид, пригодный для анализа, прогнозирования и интеграции в цифровые сервисы для судоходства, портов, рыболовства и морской логистики.

Цель на акселератор:
Сформировать и верифицировать работающий прототип интеллектуальной системы декодирования, который принимает на вход минимум 2–3 типа реальных морских гидрометеорологических сообщений (например, текстовые радиограммы), автоматически извлекает из них ключевые параметры (ветер, волнение, температура воды, видимость, давление), и демонстрирует точность декодирования не ниже заданного порога, а также подготовить архитектуру решения для масштабирования на другие форматы и пилотного внедрения.

Задачи для достижения цели:

1. Разработка архитектуры и ядра системы декодирования: Спроектировать модульную архитектуру (приём данных, парсинг, нормализация, валидация, экспорт), выбрать оптимальный стек технологий (Python, NLP-библиотеки, OCR, парсеры метеокодов) и реализовать базовый движок декодирования для выбранных форматов морской гидрометеоинформации.
2. Интеграция с источниками данных и построение моделей распознавания: Настроить пайплайн получения данных из реальных источников (радиограммы, факсимиле, открытые архивы метеослужб), обучить и валидировать модели для извлечения сущностей из текста (NER), распознавания табличных и графических метеоданных (OCR/CV).
3. Создание системы верификации и визуализации: Разработать методику оценки точности декодирования (precision, recall, F1, доля ошибок по параметрам) в сравнении с эталонными расшифровками и создать интерактивный дашборд (веб-интерфейс) для отображения исходного сообщения, результата декодирования и пространственно-временной привязки данных.
4. Анализ применимости и подготовка бизнес-кейса: Провести анализ чувствительности системы к качеству и типу входных данных, определить сценарии использования (Use Cases) для судоходства, портовой инфраструктуры и морских прогностических центров, сформировать roadmap развития продукта за пределами акселератора.

Ожидаемые результаты:

1. Рабочий прототип системы декодирования: Программный комплекс, который в автоматическом режиме принимает морские гидрометеорологические сообщения нескольких типов, декодирует их и выдает структурированные данные через API или веб-интерфейс.
2. Отчет по верификации точности: Документ, содержащий метрики корректности декодирования (precision/recall/F1) по ключевым параметрам (ветер, волнение, температура, давление, видимость) и сравнение с ручной расшифровкой эксперта.
3. Интерактивный демонстрационный дашборд: Визуальный интерфейс, отображающий исходное сообщение, результат декодирования, карту привязки данных и историю обработки, готовый для показа инвесторам и партнерам.
4. Пакет проектной документации: Архитектурная схема решения, описание бизнес-модели, анализ рынка морских гидрометеосервисов и план дальнейшего развития (roadmap) на 6–12 месяцев.

Проект «Интеллектуальная система для декодирования морской гидрометеорологической информации» соотносится с национальным проектом технологического лидерства «Микроэлектроника» через уровень «Машины вычислительные электронные цифровые (серверы, компьютерное и периферийное оборудование, контроллеры управления сетью и т.д.)» и элемент «Микроконтроллеры, процессоры, ПЛИС, контроллеры SSD, интерфейсные контроллеры», что соответствует косвенной связи, поскольку система использует вычислительную технику и ИИ-обработку данных для автоматического декодирования, нормализации и интерпретации морской гидрометеорологической информации, но не создаёт саму микроэлектронную компонентную базу.

Дополнительно проект соотносится:

• с НПТЛ «Промышленное обеспечение транспортной мобильности» через уровни «Морские транспортные суда для Северного морского пути» и «Морские транспортные суда» — тип связи обеспечивающая, поскольку декодированная гидрометеоинформация используется в навигационных, прогностических и маршрутных системах судов;
• с НПТЛ «Научное приборостроение и расходные материалы» через уровень «Прочие аналитические системы (для анализа жидкостей, газов и мониторинга окружающей среды)» — тип связи обеспечивающая, поскольку система обрабатывает и интерпретирует данные гидрологических зондов и комплексов мониторинга грозовой активности.

На страницу проекта