Проекты
Фильтр по:
Очистить выбор
Программа персональных цифровых сертификатов
14.05.2021
Совместные образовательные курсы с Университетом 20.35
31.10.2021
Обучение преподавателей региональных университетов
31.12.2021
Совместная разработка образовательного контента с университетом Оулу
31.12.2022
Образовательный курс «Форсайт научно-технологического развития»
31.12.2021
Обучение управлению на основе данных
31.01.2022Интеллектуальный анализ больших данных в задачах экологии и охраны окружающей среды
Руководитель проекта
Валерий Агошков
Руководитель проекта
Заказчик
МГУ имени М.В. Ломоносова
Заказчик
Описание проекта
Количество собираемых больших экологических данных и интерес к сфере со стороны ученых являются причинами динамичного развития рынка охраны окружающей среды. Данный проект направлен на создание методов и алгоритмов интеллектуального анализа больших данных применительно к задачам экологии и охраны окружающей среды. Полученные разработки найдут применение в эколого-аналитических центрах для увеличения точности прогнозов и более эффективного сбора и анализа информации о состоянии экологии на планете.
В результате работ по проекту планируется получить алгоритмы обработки гидрофизических данных на основе современных технологий обработки больших данных и машинного обучения с целью решения задач по моделированию и мониторингу состояния окружающей среды (в том числе морских акваторий). Предполагается с помощью таких технологий создать и внедрить системы для решения задач мониторинга и регулирования развития сложных и масштабных биологических объектов в водных средах (коралловых рифов, зоо- и фитопланктоновых масс и т. п.). Указанные системы будут базироваться на 1) экспериментальной установке, включающей гидрологический стенд, используемый как источник данных (изображений и сигналов датчиков различной природы), и 2) опытном образце программного обеспечения, содержащего модули синтеза скалярных описаний 2D-информации и анализа порождаемых пучков временных рядов.
Итоги 2019 года
● На основе данных наблюдений со спутников проведен анализ климатической изменчивости аномалий водного обмена между частями Каспийского моря.
● Проведен анализ изменчивости скоростей на поверхности в соответствии с динамической топографией или аномалиями уровня моря, вычисленными по данным альтиметрии.
● В исследовании использовались данные с 1992 по 2016 годы из различных источников.
● Поставлена и исследована задача локализации и определения граничных источников загрязняющих веществ, рассматриваемых как пассивные примеси в открытой акватории.
● Проведены численные эксперименты применительно к акватории Черного моря.
● Определена архитектура создаваемого экспериментального стенда и состав измерительной и регистрирующей аппаратуры.
● Сформированы требования к базовому программному обеспечению создаваемого комплекса.
● Исследована задача по идентификации положения кромки льда в Баренцевом море по данным альтиметрии.
● Проведен анализ межгодовой изменчивости положения кромки льда по данным с 1992 по 2018 годы.
● Начаты работы по физической реализации экспериментального стенда.
● Сформирован модельный массив видеоданных для постановки задач обработки изображений колоний гидробионтов и вычисления оценок интегральных целевых характеристик развития этих организмов (скорость роста/деградации, цветность и др.).
● Создан генератор условно-реальных данных для разработки и тестирования аналитического программного обеспечения.
● Проведены исследования рынка, начаты работы по установлению связей с потенциальными заказчиками в России и за рубежом.
Итоги 2020 года
● Выполнено описание методов выявления источников загрязнений окружающей среды.
Итоги 2021 года
● Разработан опытный образец программного обеспечения (ПО) по проведению вычислительных экспериментов с реальными данными по управлению развитием колоний гидробионтов и мониторингу (выявлению источников загрязнений) состояния окружающей среды.