Details

Данная работка посвящена применению методов искусственного интеллекта в системах управления ЧС и для поддержки принятия решений. Также в работе приводится процесс разработки на примере системы прогнозирования аварий на высоковольтных линиях в городе Выборге. Цель выпускной квалификационной работы - применить методы ИИ в решении практической задачи выявления ЧС и обеспечения быстрого реагирования, чтобы продемонстрировать эффективность и целесообразность применения методов ИИ в решении задач техносферной безопасности. Задачи, которые выполнены в ходе работы: 1. Анализ систем мониторинга, прогнозирования реагирования и ликвидации ЧС, выявить возможности внедрения методов ИИ. 2. Определение и формализация задачи, в рамках мониторинга и реагирования на ЧС, для разработки решения, основанном на методах ИИ. 3. Спроектировать решение, в виде ИС, основанной на методах ИИ, для решения формализованной задачи. 4. Собрать исходные данные и/или определить источники этих данных, необходимые для работы спроектированной ИС. 5. Разработать прототип спроектированной ИС. 6. Протестировать разработанный прототип и выделить преимущества применения данного решения с практической и экономической точки зрения. В результате работы были проанализированы существующие системы мониторинга и прогнозирования ЧС, системы поддержки принятия решения для ЛПР, в России в частности. Проведен анализ РСЧС, выявлены уязвимости, которые могут быть закрыты внедрением методов ИИ. Разработан прототип информационной системы для прогнозирования ЧС на высоковольтных линиях и поддержки принятия решений для ЛПР. Проведено тестирование системы и проведен анализ возможностей внедрения. Установлено, что система может быть внедрена в короткие сроки и не нарушает существующие процессы РСЧС. Для достижения данных результатов в работе были использованы следующие информационные технологии: официальный интернет-портал правовой информации (pravo.gov.ru), Политех электронная библиотека (elib.spbstu.ru), научная электронная библиотека (www.elibrary.ru), Python3.12, C++17(MSVC + GCC) CUDA(86), Flask, PSQL.

This work is devoted to the application of artificial intelligence methods in emergency management systems and for decision support. The work also provides an example of the development process using a system for predicting accidents on high-voltage lines in the city of Vyborg. The purpose of the final qualification work is to apply AI methods to solving the practical problem of identifying emergencies and ensuring rapid response to demonstrate the effectiveness and feasibility of using AI methods in solving problems of technosphere safety. Tasks completed during work: 1. Analysis of monitoring systems, forecasting response and elimination of emergencies, identify opportunities for implementing AI methods. 2. Defining and formalizing the task, within the framework of monitoring and responding to emergencies, for developing a solution based on AI methods. 3. Designing a solution in the form of an IS based on AI methods for solving a formalized task. 4. Collecting the initial data and/or identifying the sources of this data necessary for the operation of the designed IS. 5. Developing a prototype of the designed IS. 6. Testing the developed prototype and highlighting the advantages of using this solution from a practical and economic point of view. As a result of the work, existing systems for monitoring and forecasting emergencies, decision support systems for decision makers, in Russia in particular, were analyzed. An analysis of the RSChS was conducted, vulnerabilities were identified that can be closed by introducing AI methods. A prototype of an information system for predicting emergencies on high-voltage lines and decision support for decision makers was developed. The system was tested, and an analysis of the implementation possibilities was carried out. It was found that the system can be implemented in a short time and does not disrupt the existing RSChS processes. To achieve these results, the following information technologies were used in the work: the official Internet portal of legal information (pravo.gov.ru), Polytechnic Electronic Library (elib.spbstu.ru), scientific electronic library (www.elibrary.ru), Python3.12, C++17(MSVC + GCC) CUDA(86), Flask, PSQL.