Центр искусственного интеллекта Сколтеха вместе с Институтом океанологии им. П. П. Ширшова Российской академии наук провели презентацию интеллектуальной системы оперативных прогнозов ледовой обстановки и погоды в Арктике «Хиона». Об этом рассказали в пресс-службе Сколтеха.
«Хиона» (система названа в честь древнегреческой богини снега) формирует краткосрочные прогнозы по ключевым параметрам: сплоченности, толщине и дрейфу льда, а также метеорологическим и океанологическим условиям на горизонте до 72 часов. Сервис рассчитан на судоходные и нефтегазовые компании, порты и ситуационные центры и объединяет современные численные модели океана и атмосферы с алгоритмами искусственного интеллекта (в основе системы — открытые модели NEMO+SI3, WRF и WW3).
«„Хиона“ — пример инженерного ИИ: строгие физические модели сочетаются с методами машинного обучения, чтобы давать отрасли оперативный и воспроизводимый прогноз. Такой подход снижает неопределенность при планировании, переводит управление рисками в проактивный режим и помогает принимать решения в реальном времени — от маршрутизации судов и оптимизации расходов на ледокольное сопровождение до поддержки ситуационных центров. Мы изначально делаем систему масштабируемой и интегрируемой: веб-интерфейс для оперативной работы, API для встраивания в корпоративные процессы и локальное развертывание у заказчика для тех, кому нужен суверенный контур», — подчеркнул профессор Евгений Бурнаев, вице-президент по развитию искусственного интеллекта в Сколтехе.
Сегодня, когда Северный морской путь становится важнейшим национальным и международным приоритетом, обеспечивающим перевозки между восточной и западной частью России, а также между Европой и Азией, прогнозирование не только ледовых, но и гидродинамических условий в океане и метеорологических условий в атмосфере вдоль трассы Северного морского пути становится важнейшим вызовом для ученых. Наша совместная работа, система «Хиона», включает гидродинамическое моделирование, развитое в Институте океанологии, и разработанные в Сколтехе технологии машинного обучения и искусственного интеллекта, которые помогают не только усваивать данные, но и в значительной степени детализировать картину гидродинамических процессов.
По словам разработчиков, система должна развиваться и регулярно обновляться, потому что климат и ледовая обстановка постоянно меняются.
Пользователи могут получить доступ к сервису через веб-интерфейс и API и интегрировать его с собственной инфраструктурой. Подробнее о системе и о возможности подключения — на странице проекта.
Ранее Наука Mail рассказывала, что в России разработана новая технология добычи нефти в Арктике.
