Искусственный интеллект повышает точность оценки качества воздуха в Новосибирске
- CNews FORUM 12 ноября
- CNews AWARDS 12 ноября
- Школа Роста
- Российский рынок облаков за 20 лет
- 30 лет рынку ERP в России
- Сеть как дом
- 10 лет российского бэкапа
- Цифровизация
- Импортозамещение
- Безопасность
- ИТ в госсекторе
- ИТ в банках
- ИТ в торговле
- Телеком
- Интернет
- ИТ-бизнес
- Рейтинги
- Инфографика
|
Исследовательский центр в сфере искусственного интеллекта Новосибирского государственного университета (Центр ИИ НГУ) завершил этап разработки алгоритмов для мониторинга атмосферного воздуха по заказу ООО «СитиЭйр». Решения позволяют повысить точность обработки показаний датчиков и снижают требования к самому вычислительному оборудованию. Полученный опыт создает основу для более широкого применения технологий центра в городских мониторинговых сетях. Об этом CNews сообщили представители НГУ.
О результатах совместной работы рассказал старший научный сотрудник Центра ИИ НГУ, кандидат технических наук Владислав Перепелкин после презентации поста мониторинга атмосферного воздуха в Октябрьском районе Новосибирска. Пост был установлен на территории ФГБОУ ВО «НГАСУ (Сибстрин)» и дооснащен автоматизированным измерительным оборудованием. Мероприятие организовало Министерство природных ресурсов и экологии Новосибирской области.
«Работа была принята заказчиком, так что это завершенный этап работ по проекту», — отметил Владислав Перепелкин.
Система экологического мониторинга получает сведения о температуре воздуха, его составе, скорости и направлении ветра. Однако показания датчиков требуют обработки, прежде чем на их основе можно будет оценивать состояние атмосферы. На результаты измерений влияют температура, влажность и изменение этих параметров. Поэтому лабораторная калибровка не всегда обеспечивает одинаковую точность оборудования в разные сезоны и в разных климатических условиях.
Дополнительная проблема — постепенное изменение характеристик сенсоров вследствие физических и химических процессов. Со временем оборудование может давать менее точные показания, что требует повторной калибровки, обслуживания или замены. Специалисты центра разрабатывают адаптивные алгоритмы, которые учитывают внешние условия и помогают компенсировать часть этих изменений.
«Искусственный интеллект за счет анализа истории наблюдений может отчасти компенсировать эти искажения и повышать точность конечного результата вычислений», — сказал Владислав Перепелкин.
Тигран Саркисов, директор по управлению данными Х5: Без единых правил трактовки данных ИИ начинает делать неверные выводы бизнес
Другой частью задачи стало снижение вычислительной сложности обработки данных. По словам исследователя, классические методы нередко узкоспециализированы и требуют значительных вычислительных ресурсов. Применение искусственного интеллекта должно сделать анализ более гибким и открыть возможности для создания компактных программно-аппаратных комплексов, которым не нужны мощные компьютеры.
В перспективе такие устройства можно будет размещать на небольших площадках, в том числе на опорах городской инфраструктуры. Это позволит расширять сеть наблюдений без строительства отдельного павильона для каждой точки ведения наблюдений.
Для Центра искусственного интеллекта НГУ этот проект важен как переход от научных исследований к выполнению прикладных задач заказчика. Накопленный задел позволит адаптировать решения для других сетей мониторинга, хотя каждый новый проект потребует учета условий эксплуатации и характеристик оборудования.
«Центр искусственного интеллекта получил соответствующий опыт. На основе этого задела можно разработать аналогичные решения для новых задач», — сказал Владислав Перепелкин.
KioskNews shows a cleaned-up reading view extracted from the publisher’s page — the original always lives on their site, not ours.