Традиционные модели прогнозирования чрезвычайных ситуаций (ЧС) опираются на датчики: уровень воды, сейсмическую активность, концентрацию вредных веществ и т.п.
Между тем в последнее время во всем мире активно развиваются методы когнитивного прогнозирования различных явлений, используя текстовые сообщения, и представляет большой интерес применить эти методы для прогнозирования ЧС.
Каждый день оперативные службы Российской системы предупреждения и ликвидации чрезвычайных ситуаций (РСЧС) генерируют терабайты текстовой информации: рапорты инспекторов, жалобы граждан, сводки погоды на естественном языке, стенограммы совещаний. До недавнего времени этот массив был «немым» — извлечь из него сценарий будущей аварии было невозможно из-за отсутствия инструментов, способных уловить семантические предвестники катастрофы.
Классический анализ текста отвечает на вопрос: «О чем уже сообщили?». Когнитивное прогнозирование спрашивает: «О чем замолчали и как стилистические аномалии связаны с грядущим сбоем?»
Когнитивное прогнозирование базируется на трех китах:
1. Семантические предшественники ЧС. Ученые выделили класс слов-маркеров, которые статистически значимо появляются за 72–48 часов до техногенной катастрофы. Например, в отчетах перед аварией на химическом производстве частота слов «запах», «головокружение», «отклонение режима» и «срочная замен» растет в нелинейной прогрессии, даже если оборудование формально исправно.
2. Когнитивные искажения автора. Оператор, который подсознательно чувствует неладное, меняет стиль речи. Фразы становятся короче, возрастает количество модальных глаголов («нужно бы», «стоит проверить»), появляется несвойственная официальному документу эмоциональная окраска. Алгоритм распознает этот «текстовый стресс» за 6–8 часов до того, как персонал вручную подаст сигнал тревоги.
3. Латентное сценарное моделирование. Нейросеть не просто ищет ключевые слова. Она строит когнитивную карту связей между сущностями. Если в ленте новостей региона одновременно появились: сообщение о затяжных дождях (факт), жалоба из ЖЭКа на «странный звон в трубах» (аномалия) и удаление плановых учений из расписания мэрии (поведенческий паттерн), система достраивает вероятный сценарий: подтопление подвалов -> коррозия арматуры -> разрыв теплосети.
Как это работает
Систему когнитивного прогнозирования обучают на архиве текстов за период, предшествующий реальной ЧС, и просят идентифицировать «угрожающие» паттерны. После этого обученную систему когнитивного прогнозирования применяют для прогноза будущей ЧС.
Рассмотрим несколько модельных вариантов ЧС
Затопление рудника
В оперативных сводках за 10 дней до ЧС не было ни слова о превышении уровня грунтовых вод. Однако анализ показал резкое увеличение фраз «влажный слой», «просадочные явления» и «график откачки сбивается» в рапортах сменных инженеров. При этом формальные показатели оставались в норме. Когнитивный алгоритм выдал «желтый» сценарий за 52 часа до обрушения породы. Ручная проверка показала, что система предупредила о катастрофе точнее геологов.
Сбои на транспорте.
Анализ текстов call-центра аэропорта выявил аномальную частоту сочетаний «ведем переговоры», «экипаж ожидает», «не подтвержден слот» при нормальной погоде. Классический метеопрогноз был благоприятным. Но когнитивная модель, распознав кластер лингвистической неуверенности диспетчеров, спрогнозировала 93% вероятность сбоя расписания из-за «неучтенного человеческого фактора». Итогом стал скрытый дефицит персонала, о котором не докладывали наверх.
Для практического внедрения важно понимать: когнитивное прогнозирование не дает жесткого «Да/Нет». Оно вычисляет момент бифуркации — состояние языка, когда сценариев развития событий становится объективно мало. Система когнитивного прогнозирования на основе анализа неких маркеров в тесте (например, при нормальном развитии событий текстовая лексика однородна, а перед возможной ЧС в тексте появляются слова типа «вероятно», «надеемся» и т.п.) автоматически генерирует 3–5 наиболее вероятных сценариев развития событий с привязкой к конкретному объекту.
Главным научным сотрудником кафедры моделирования и системного анализа Финансового университета, профессором, д.э.н. Иванусом А.И. совместно с профессором кафедры «Безопасность жизнедеятельности» Финансового университета, д.т.н.Шахраманьяном М.А. разрабатываются предложения по применению методов когнитивного прогнозирования в РСЧС.
Таким образом, когнитивное прогнозирование ЧС по текстовой информации — это переход от реактивной защиты к сверхраннему предупреждению ЧС. Оно позволяет увидеть катастрофу в тот момент, когда датчики молчат, а люди еще не осознали угрозу, но уже начали говорить о ней иначе.