Тайфун идет на город, вода рушит плотину - в такой обстановке спасатели действуют в жестком цейтноте, зачастую у них нет ни времени на раздумья, ни полной и достоверной информации. А счет идет на минуты, любое промедление или неверный шаг может стоить жизни сотням людей.
Классические математические модели ЧС предполагают наличие точной информации. В отличие от обычных систем, созданный учеными ИИ умеет не просто анализировать большие данные, но и работает с экспертными мнениями, учитывает пробелы в сведениях и даже прямо противоположные оценки.
Например, метеоролог может быть уверен в опасности на 80 процентов и сомневаться на 20 процентов. Система переводит эти субъективные суждения в математическую модель и выдает решение.
По словам доцента Института компьютерных технологий и информационной безопасности ЮФУ Евгении Герасименко, главная идея - научиться решать сложные задачи при дефиците точной информации. Эксперты оценивают риски с определенной долей сомнения и уверенности. Алгоритм обрабатывает эти данные и выдает свое решение: от "немедленной эвакуации" до "необходимости в эвакуации нет".
ИИ анализирует семь ключевых факторов: сила тайфуна, насколько близко он подойдет к жилым зонам, объем осадков, психологическая готовность местных жителей к эвакуации, загруженность дорог, а также насколько этот район был подвержен бедствиям в прошлом.
Кто выступает в роли экспертов? Синоптики, логисты, сотрудники разных специализированных структур. Причем ИИ умеет обрабатывать информацию как от пяти-семи человек, так и от целой группы в два десятка и более специалистов.
Экзамен для алгоритма устроили на основе реальной катастрофы - супертайфуна "Мария", который в 2018-м обрушился на провинцию Цзянси, заставив эвакуироваться более полумиллиона граждан КНР. Китайские ученые поделились своими экспертными оценками по всем параметрам. Алгоритм перебрал пять возможных сценариев - от полного отказа от эвакуации до ее немедленного проведения - и выдал наиболее вероятный.
Следующий этап - интеграция разработки в штатные системы оповещения МЧС. Одновременно идет создание платформы, способной в реальном времени предсказывать само возникновение и развитие чрезвычайных ситуаций: от паводков и лесных пожаров до техногенных катастроф и разрушения плотин. Ключевые особенности - работа с неполной информацией и поддержка коллективных решений.
Как рассказывает Евгения Герасименко, над этой темой они работают с 2022 года. Уже есть готовые алгоритмы на случай прорыва плотин и наводнений. Кроме того, созданы комплексные модели, которые помогают как можно быстрее перевезти людей из опасных мест в надежные укрытия.