| 1. | Наименование проекта | Разработка самообучающейся системы оценки рисков эксплуатации и диагностики состояния объектов инфраструктуры в районах Крайнего Севера на базе гибридного интеллекта и высокопроизводительных вычислительных систем |
|---|---|---|
| 2. | Регистрационный номер ЦИТИС: | 123061600015-7 |
| 3. | Исполнитель | ФИЦ Институт прикладной математики им. М.В. Келдыша РАН |
| 4. | Ведомственная принадлежность | Минобрнауки России - наука |
| 5. | Заказчик | РНФ |
| 6. | Вид финансирования | грант |
| 7. | Вид НИОКТР | Фундаментальная НИР |
| 8. | Приоритетное направление (основное) | Информационно-телекоммуникационные системы |
| 9. | Приоритетное направление (дополнительное) | Нет данных |
| 10. | Критическая технология (основная) | Технологии информационных, управляющих, навигационных систем |
| 11. | Критическая технология (дополнительная) | Нет данных |
| 12. | Приоритет Стратегии НТР России | Переход к передовым технологиям проектирования и создания высокотехнологичной продукции, основанным на применении интеллектуальных производственных решений, роботизированных и высокопроизводительных вычислительных систем, новых материалов и химических соединений, результатов обработки больших объемов данных, технологий машинного обучения и искусственного интеллекта |
| 13. | Общее тематическое направление | Информационные и телекоммуникационные системы |
| 14. | Приоритетное арктическое направление (основное) | Геокриология (мерзлотоведение), гляциология |
| 15. | Приоритетное арктическое направление (дополнительное) | Нет |
| 16. | Аннотация | Проект посвящен изучению природно-технических систем (ПТС) в Арктической зоне, особенностью которой является наличие вечной мерзлоты. Наблюдаемое на протяжении последних 15–20 лет повышение среднегодовой температуры приводит к растеплению многолетнемерзлых грунтов (далее - ММГ) в районах Крайнего Севера. Это ведет к потере несущей способности грунтовых оснований свайных фундаментов, что является ключевым риском и угрожает деформацией и последующим разрушением строительных конструкций зданий и сооружений производственной и социальной инфраструктуры. Востребованы эффективные технологии диагностики текущего состояния зданий и сооружений и прогнозирования возможных рисков потери несущей способности грунтовых оснований. Основной научной проблемой, рассматриваемой в проекте, является проблема снижения уровня неопределенности при оценке рисков эксплуатации и диагностике состояния ПТС в Арктической зоне. Для решения проблемы будет разработан новый класс диагностических систем, базирующихся на идеологии применения гибридного интеллекта в сочетании с методами самообучения. Создание такого класса диагностических систем имеет междисциплинарный характер, так как для их реализации необходимо сочетание исследований, как минимум, в трех предметных областях. Основным базисом служат методы геофизических исследований свойств многолетнемерзлых грунтов, относящиеся к сфере наук о земле. Они позволяют адекватно интерпретировать накопленные за многие годы фактические данные наблюдений за состоянием вечной мерзлоты в условиях потепления климата. Второе направление представляют методы искусственного интеллекта и машинного обучения для работы с большими данными в нечеткой обстановке и выявления информативных (диагностических) признаков, характеризующих состояние исследуемых объектов при экстремальных внешних воздействиях. Для снижения уровня неопределенности востребованы методы моделирования сложных процессов, в данном случае, математического моделирования экстремального (конфликтного) взаимодействия объектов инфраструктуры с природой (аналогия игры с природой в теории игр). Сочетание технологий искусственного интеллекта и математического моделирования позволяет применить концепцию гибридного интеллекта для постановки задачи самообучения и адаптации системы диагностики состояния ПТС к изменяющимся условиям эксплуатации в Арктической зоне. Третье направление предполагает разработку теоретических основ, принципов построения и системной интеграции программно-инструментальных средств в формате гибридной интеллектуальной платформы диагностики состояния ПТС, реализованной на базе высокопроизводительных вычислительных систем, относящихся к сфере информатики и компьютерных вычислений. Целью проекта является создание прототипа суперкомпьютерного электронного полигона, позволяющего осуществлять оценки рисков эксплуатации объектов хозяйственной деятельности, диагностику текущего состояния ПТС и прогноз его вероятного изменения при экстремальных климатических воздействиях. Используя сочетание методов искусственного интеллекта, теории сложных систем, конфликтологии, теории игр и наук о земле будет решен комплекс научных задач. Будут разработаны: 1. Методы интеллектуальной обработки первичных данных натурных исследований поведения сложных объектов при внешних воздействиях в условиях Крайнего Севера; 2. Методы математического моделирования многофакторного взаимодействия ПТС с внешней средой и алгоритмы самообучения и адаптации системы диагностики к внешней среде в условиях неполных данных об обстановке. 3. Компьютерная платформа, объединяющая сервисы и ресурсы обработки первичных данных, математического моделирования ПТС при экстремальных климатических воздействиях, формирования диагностических признаков и диагностики текущего состояния исследуемых объектов самообучения и адаптации системы диагностики состояния объектов инфраструктуры к изменяющимся условиям эксплуатации в районах Крайнего Севера. |
| 17. | Начало проекта | 16.05.2023 |
| 18. | Завершение проекта | 31.12.2026 |