Метод, позволяющий с помощью искусственного интеллекта следить за потенциально опасными объектами нефтяной отрасли в Арктике России, предложили ученые из Сибирского федерального университета, 11 октября сообщила пресс-служба учебного заведения.

По словам разработчиков, способ специально создавался для мониторинга работы предприятий нефтяной отрасли в Арктике России. Основную работу по обнаружению опасных моментов может производить самообучающийся алгоритм, отметили ученые.

То, как сейчас оцениваются последствия в случае возникновения ЧП, не дает всей картины. Ученые решили восполнить эти пробелы. Для моделирования аварийного разлива нефтепродуктов они выбрали имитатор нейронной сети NeurоРго, разработанный в Институте вычислительного моделирования ФИЦ КНЦ СО РАН.

Чтобы проверить, эффективен ли разработанный метод, ученые пропустили через нейросеть данные реального разлива в Норильске в 2020 году и заметили, что прогноз ИИ совпадает с тем, что произошло на самом деле.

Отметим, что чрезвычайная ситуация 2020 года, произошедшая на севере Красноярского края, еще раз напомнила о том, как важно заранее просчитывать риски возникновения аварий. По мнению ученых СФУ, не менее важно отработать эффективные методики поведения при возникновении аварий на потенциально опасных объектах.