Южноуральские ученые разрабатывают нейросеть, способную оценивать и предсказывать рассеивание выбросов вредных веществ
Метод считается принципиальным переходом от измерения выбросов аналоговыми датчиками к экономичным цифровым решениям с более информативным содержанием
Ученые ЮУрГУ запатентовали новую методику прогнозирования загрязнения воздуха.
Система мониторинга строится на получении массива данных о выбросах точечных источников загрязнения с учетом метеорологических параметров. Ученые сейчас обучают нейронные сети точному прогнозированию влияния автомобильных потоков на городскую среду в любой момент времени.
Система отслеживает динамику изменения качества атмосферного воздуха, используя камеры уличного видеонаблюдения, работающие в качестве цифровых сенсоров. Помощниками выступают существующая телекоммуникационная инфраструктура и станции метеорологического и экологического мониторинга.
«За последние несколько лет методы, основанные на искусственном интеллекте, стали наиболее перспективными в прогнозировании загрязнения воздуха. Однако исследования, основанные на применении с этой целью машинного обучения, просто учат нейросеть почасовому контролю загрязнения. Наша разработка сконцентрирована на отслеживании ситуации в режиме онлайн», - рассказал руководитель проекта, доцент кафедры «Автомобильный транспорт» Южно-Уральского госуниверситета Владимир Шепелев.
