| Искусственный интеллект попытается выяснить, что влияет на уровень воды в Байкале |
|
|
|
| Написал Ivan Belikov | |
| 06.11.2019 | |
|
Несмотря на многолетнюю историю изучения Байкала и его значимость для экологии России и всего мира, до настоящего времени не существует апробированной системы прогнозирования уровня воды в крупнейшем природном хранилище пресной воды. Исправить эту ситуацию должен новый проект En+ Group. Благодаря современным технологиям, система прогнозирования уровня воды в озере будет цифровой, то есть решать проблему будет искусственный интеллект.
En+ Group и компания Aerostate заключили соглашение о создании программы, которая позволит повысить точность долгосрочных прогнозов уровня воды в Байкале на основе BigData и машинного обучения. Предполагается, что результатом этой работы станет новый, более высокий уровень управления водными ресурсами озера и снижение антропогенного влияния на экосистему Байкала. Помимо улучшения экологических показателей, данные результаты также очень важны для жителей и энергетиков, ведь на вытекающей из Байкала реке Ангаре стоит в том числе ГЭС компании En+ Group — крупного производителя алюминия и электроэнергии
Группа реализует комплексную программу защиты озера. Ранее En+ Group организовала научную экспедицию по изучению влияния человека на экосистему озера, в ходе которой проводился анализ количественного содержания пластика и микропластика в озере. Проект ENvision должен стать новой частью этой программы.
Ранее предполагалось, что периоды маловодья на Байкале сменяются периодами половодья, но наблюдения за поведением акватории в последние 10–15 лет показали, что это не так. Между тем отсутствие качественного долговременного прогноза приточности Байкала является одним из факторов, затрудняющих принятие эффективных управленческих решений. Отсутствие точных долгосрочных расчетов помимо прочего не позволяет подготовиться к потенциальным катаклизмам.
В проекте ENvision будет реализован новый подход к прогнозированию приточности Байкала. На основе всего объема имеющихся исторических данных компьютерная математическая модель с помощью методов машинного обучения и алгоритмизации процессов, происходящих с озером, создаст новую модель определения потенциального уровня акватории. При этом будут учитываться таяние снега, скорость течения рек, поведение ветров.
Только изучение факторов, которые влияют на приточность Байкала, займет порядка 17 месяцев — почти полтора года. Разработанный алгоритм позволит прогнозировать приточность озера на срок от 6 до 18 месяцев.
Источник: https://voda.org.ru/news/science/iskusstvennyy-intellekt-popytaetsya-vyyasnit-chto-vliyaet-na-uroven-vody-v-baykale/
|
| < Пред. | След. > |
|---|
