Проблему высокой неопределенности экологических процессов городской среды и ее решения с помощью искусственного интеллекта обсудили на XI Международном форуме технологического развития «Технопром-2024».
«Основные задачи мониторинга в рамках городов включают в себя мониторинг качества воздуха и шумового загрязнения. В воздухе сибирских городов чаще всего встречаются бензапирен, формальдегид и летучие вещества с резким и неприятным запахом, а воздействие транспортных и производственных вибраций на окружающую среду резко возрастает в области низких и инфранизких частот», — рассказал заместитель директора Института вычислительной математики и математической геофизики СО РАН доктор физико-математических наук Алексей Владимирович Пененко.
Решение проблемы неопределенности экологических процессов ученые видят в гибридных алгоритмах совместного использования моделей и данных мониторинга, совмещающих более традиционные подходы с методами машинного обучения. Так, при моделировании шумового и вибрационного загрязнения сначала формируется датасет шумов и вибраций в различных условиях (угрожающие частоты выделяются методом вычисления спектрально-временной функции вибраций в земле). После чего нейросеть обучают классифицировать источник, а в дальнейшем идет построение алгоритмов локализации (пеленг и расстояние).
Благодаря использованию искусственного интеллекта в составе цифровых двойников атмосферы обогащаются математические модели процессов, ускоряются расчеты, генерируются правдоподобные сценарии. Исследователям удается оптимизировать системы мониторинга и выполнять разные задачи, например определять оптимальное расположение постов и стационарных датчиков для различных топологий исследуемой области, усовершенствовать сбор и передачу информации от стационарных и мобильных датчиков (установленных на движущихся объектах).
«Наука в Сибири»
- Войдите или зарегистрируйтесь, чтобы отправлять комментарии