В экстремальной ситуации минуты решают всё. На город летит тайфун или вода уходит из‑под разрушенной дамбы — у спасателей крайне ограничено время на принятие решений, при этом объём достоверных данных минимален и любое неверное решение оборачивается сотнями потерянных жизней.
Исследователи Южного федерального университета совместно с коллегами из Китая создали алгоритм, который помогает принимать решения в условиях неопределённости: он учитывает не только цифры, но и сомнения экспертов, их неполную информацию и даже противоречивые оценки. Система уже протестирована на реальных данных и показала свою эффективность. Разработка поддержана грантом Российского научного фонда.
Классические модели чрезвычайных ситуаций требуют точных входных данных. Но в реальности эксперт, оценивающий угрозу, часто не может сказать: «Скорость ветра — ровно 25 м/с, дождь — ровно 50 мм». Он скорее выразит уверенность в процентах: «Я на 80% уверен, что ветер опасен, но есть 20% сомнений». Обычная математика такие «сомнения» не переваривает.
«Основная идея нашей работы — решать сложные задачи при нехватке данных. Поэтому мы применяем нечёткую логику различного типа. Эксперты формулируют оценки в виде интуиционистских нечётких чисел, где есть и степень уверенности, и степень сомнения. Алгоритм агрегирует эти оценки и выдаёт рекомендацию: от ″эвакуация не нужна″ до ″срочная эвакуация″», — объясняет доцент Института компьютерных технологий и информационной безопасности ЮФУ Евгения Герасименко.
В разработанной системе учитываются семь ключевых критериев: интенсивность шторма, близость его траектории к населённым пунктам, интенсивность осадков, готовность населения остаться (индивидуальная и соседская), интенсивность движения транспорта, исторические риски для района. Экспертами выступают метеорологи, логисты и специалисты различных специализированных ведомств. Система способна обрабатывать мнения от 5–7 до более чем 20 экспертов.
«Преимущество нашего подхода — возможность принимать качественные решения даже тогда, когда эксперт сомневается, а данных катастрофически не хватает», — подчёркивает Евгения Герасименко.
Для проверки алгоритма учёные выбрали супертайфун «Мария», который обрушился на китайскую провинцию Цзянси в 2018 году и привёл к эвакуации более полумиллиона человек. Коллеги из Китая предоставили экспертные оценки по всем критериям для выбора наилучшей эвакуационной стратегии. Алгоритм проанализировал пять альтернатив: от «без эвакуации» до «срочная эвакуация» — и выдал наиболее вероятный вариант. Последующие анализы чувствительности и стабильности подтвердили эффективность предложенного метода.
«Выбор данного стихийного бедствия обусловлен запросом от наших коллег-соавторов статьи. Целью экспериментов было подтверждение эффективности предложенного алгоритма, который опирался на агрегирование нечетких оценок с помощью нечёткого интуиционистского гибридного оператора усреднения. Нами были проведены анализ чувствительности, сравнительный анализ, анализ стабильности, подтвердившие эффективность алгоритма», – отмечает ученая.
В дальнейших планах учёных — интеграция алгоритма в существующие системы оповещения МЧС. Кроме того, команда работает над созданием платформы, способной прогнозировать возникновение и развитие чрезвычайных ситуаций (паводки, лесные пожары, техногенные катастрофы, прорывы дамб) в реальном времени, учитывая неопределённость данных и обеспечивая групповое принятие решений.
«Мы ведём исследования по этой тематике с 2022 года. Уже разработаны алгоритмы принятия решений при прорыве дамб, наводнениях, а также интегрированные алгоритмы, направленные на перевозку максимального числа людей из опасных зон в безопасные», — добавляет Евгения Герасименко.
Разработка учёных ЮФУ — это пример того, как современный искусственный интеллект может не просто анализировать большие данные, а работать там, где данных почти нет, спасая время, ресурсы и человеческие жизни.
Результаты исследования, выполненное при поддержке гранта Российского научного фонда, опубликованы в журнале Scientific Reports (издательство Nature Portfolio).
Информация предоставлена Центром общественных коммуникаций ЮФУ
Источник фото: ru.123rf.com
