Пока стихия набирает силу, алгоритмы уже знают о ее приближении. аналитические платформы становятся главным инструментом спасателей: от лесных пожаров в Сибири до наводнений в Европе. Разбираемся, как «озера данных» превращают хаос чрезвычайных ситуаций в управляемые процессы.
В эпоху климатического кризиса скорость реакции на чрезвычайные ситуации становится вопросом выживания. Землетрясения, паводки, аварии, техногенные катастрофы и лесные пожары требуют не просто мужества спасателей, но и точных данных. На смену интуиции и разрозненным отчетам приходят «озера данных», которые представляют из себя централизованные хранилища, способные аккумулировать информацию любого формата и объема.
Профессор кафедры «Безопасность жизнедеятельности» Финансового университета при Правительстве Российской Федерации, д.т.н., профессор Шахраманьян М.А отмечает, что согласно исследованиям аналитического агентства Gartner, к 2025 году более 70% организаций, занимающихся критической инфраструктурой, будут использовать технологии обработки больших данных (Big Data) для прогнозирования рисков. Традиционные реляционные базы данных (SQL) не справляются с потоком информации, который приходит диспетчерским службам во время катастрофы. Такие данные, как спутниковые снимки, показания датчиков уровня воды, видеопотоки с дронов, звонки в службу 112, посты в социальных сетях и метеоданные, многоаспектны и имеют разную структуру.
«Озеро данных» решает эту проблему, сохраняя информацию в ее первозданном виде. Это позволяет аналитикам и алгоритмам искусственного интеллекта (ИИ) подключаться к массиву в любой момент и находить скрытые корреляции и перепроверять взаимосвязи.
Доцент кафедры «Безопасность жизнедеятельности» Финансового университета при Правительстве Российской Федерации, к.э.н., доцент Рожков Р.С. говорит о том, что интеграция разрозненных данных в единую экосистему позволяет сократить время реагирования на инциденты на 20-30%. В условиях пожара или наводнения эти минуты и часы сохраняют жизни. По мнению эксперта, ключевая функция озера данных в предупреждении ЧС - это как раз предиктивная аналитика. Алгоритмы машинного обучения, обученные на исторических данных, способны предсказывать поведение стихии с точностью, при чем достаточно высокой. Конечно, существуют определенные экзогенные и эндогенные факторы, которые сложно учитывать в прогнозных моделях. Но современное моделирование позволяет учитывать как можно больше таких переменных, от которых зависит результат прогноза.
Шахраманьян М.А. акцентирует внимание на том, что платформы опираются на машинное обучение для прогнозирование речных паводков. В «озере данных» накапливаются сведения об осадках, влажности почв, рельефе и предшествующих наводнениях. Это дает возможность оповещать население за 48 часов до критического подъема воды, применяются системы раннего обнаружения лесных пожаров на основе ИИ: камеры и спутники передают терабайты изображений в облачные озера данных, а алгоритмы осуществляют анализ дымовых шлейфов и тепловых аномалий в режиме реального времени, обеспечивая фильтрацию ложных срабатываний. Благодаря этому пожарные расчеты могут прибыть на место до того, как огонь охватит большую территорию и пожар примет большие масштабы. Такой подход позволяет заранее управлять рисками чрезвычайных ситуаций.
Рожков Р.С. отмечает, что озеро данных превращается в «цифрового двойника» зоны бедствия, когда чрезвычайная ситуация уже произошла. Это особенно важно для координации сил при аварийно-спасательных и других неотложных работах. Допустим, ураган вывел из строя электросеть и сделал дороги непроходимыми. Диспетчер при этом может опираться на сведения с дронов, спутников и носимых датчиков спасателей. Все данные потоки информации сводятся в единое озеро. Алгоритмы оценивают масштабы разрушений, уровень воды, чтобы определить безопасный маршрут для дальнейшей гуманитарной помощи. В режиме реального времени система показывает, какие медицинские бригады свободны, где у генераторов заканчивается топливо и где нужна эвакуация. Такой подход позволяет минимизировать дублирование задач и «слепых зон». Интернет вещей позволяет датчикам на опасных производственных объектах автоматически сообщать об угрозе прорыва или утечки. «Озеро данных» сразу обрабатывает сигнал и запускает систему по оповещению населения.
Необходимо также отметить, что внедрение озер данных сопряжено с серьезными вызовами, прежде всего из-за информационной безопасности и действий хакеров: взлом системы управления ЧС или подмена данных датчиков могут привести к катастрофическим последствиям. Кроме того, существует риск «заболачивания» озера данных из-за поступления мусорной информации, что приводит, в целом, к серьезным погрешностям при составлении моделей и дальнейшем прогнозировании.
В связи с этим, видится, что данные технологии выступают все же вспомогательным механизмом в области предупреждения и ликвидации чрезвычайных ситуаций. Эксперты, спасатели, служащие МЧС России, все еще должны выступать в роли «модератора» результатов работы ИИ, а также основных действующих лиц в ходе моделирования, прогнозирования и принятия решений по реагированию на чрезвычайные ситуации природного, техногенного характера.
Профессором кафедры «Безопасность жизнедеятельности» Финансового университета при Правительстве РФ, д.т.н. Шахраманьяном М.А. совместно с доцентом этой же кафедры, к.э.н. Рожковым Р.С. разрабатываются предложения по применению «озера данных» в работе центров управления кризисными ситуациями в субъектах РФ.
Таким образом. исходя из вышеизложенного, можно сделать вывод, что способность собирать, хранить и мгновенно анализировать информацию превращает стихийное бедствие из неконтролируемой силы в управляемый вызов. И хотя технологии не могут остановить ураган, они могут с достаточно серьезной точностью гарантировать, что человечество встретит его во всеоружии.