В Сибирском государственном университете науки и технологий имени академика М. Ф. Решетнева разработаны интеллектуальные системы для минимизации последствий природных катастроф. К данному проекту были привлечены студенты из институтов информатики и космических технологий.
Исследовательская группа начала с анализа гидрологических данных рек Нижняя Тунгуска и Подкаменная Тунгуска, используя регрессионные модели на основе машинного обучения для прогнозирования паводков. Это позволит оптимизировать планирование навигационных маршрутов.
Параллельно были проведены исследования данных о более чем пяти миллионах лесных пожаров на территории Российской Федерации. На основе методов опорных векторов, случайного леса и градиентного бустинга разработаны модели для идентификации пожаров с сопутствующим ущербом и прогнозирования возможных последствий. Уровень точности классификации составляет более 85%, как отметили в университете.
Разработанные алгоритмы успешно зарегистрированы в Федеральной службе по интеллектуальной собственности (Роспатент).