Уральские ученые научат нейросеть прогнозировать загрязнение воздуха

Южноуральские ученые разрабатывают систему, способную оценивать и предсказывать рассеивание выбросов вредных веществ от автотранспорта в условиях города, сообщает «Российская газета».

Сейчас модель тестируют более чем на 20 перекрестках в Челябинске, в Санкт-Петербурге и Перми. 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. 

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.

Метод считается принципиальным переходом от измерения выбросов аналоговыми датчиками к экономичным цифровым решениям с более информативным содержанием. Ученые ЮУрГУ запатентовали эту методику и теперь на основе лицензионных соглашений расширяют сеть задействованных в работе измерительных постов.