В России создана система наблюдения за ледовой обстановкой, работающая на базе искусственного интеллекта. Эта технология позволяет оперативно выявлять ледяные заторы, следить за перемещением льдин и предсказывать их поведение. Внедрение данной ИТ-системы должно значительно улучшить безопасность мореплавания в арктических зонах и других регионах с ледовым покровом.
Российские исследователи разработали систему мониторинга ледовой ситуации с применением технологий искусственного интеллекта (ИИ), сообщает ТАСС. Данная разработка ускорит обнаружение ледяных заторов, позволит отслеживать движение льдин и повысит уровень безопасности судоходства.
Сотрудники Федерального государственного бюджетного учреждения «Северное управление по гидрометеорологии и мониторингу окружающей среды» (Северного УГМС) совместно со студентами Северного Арктического федерального университета в Архангельске создали ИТ-систему для непрерывного контроля ледовой обстановки на реке Северная Двина. Эта система будет обрабатывать видеопоток с помощью ИИ, что позволит быстрее выявлять ледовые заторы, наблюдать за движением льдин и повысит безопасность судоходства.
По словам создателей, на крыше здания Северного УГМС установлены три видеокамеры, которые в реальном времени передают изображение в программный комплекс на основе нейросети. Модель ИИ распознает пять типов объектов: ледостав, судовой канал, открытую воду, корабли и дрейфующий лед. Результаты наблюдений отображаются в удобном интерфейсе системы.
Оператор может просматривать видео с камер в реальном времени, получать перечень обнаруженных объектов, а также изучать графики изменений ледовой ситуации за заданный промежуток времени. Применение ИИ позволяет значительно сократить время получения актуальных данных о водной акватории и обеспечить постоянный контроль за ледовой обстановкой, отмечается в сообщении пресс-службы университета.
В будущем разработчики намерены расширить возможности комплекса. В частности, нейросеть научат определять интенсивность ледохода, вычислять площадь ледяных образований и отслеживать перемещение отдельных льдин. Это даст возможность своевременно прогнозировать появление ледовых заторов и резкое повышение уровня воды.
Проект был реализован при финансовой поддержке Архангельской области. Средства были выделены в рамках научно-исследовательской работы по созданию программно-аппаратного комплекса для аналитической обработки данных и мониторинга ледовой обстановки с применением современных средств визуализации и технологий ИИ.
Северный морской путь (СМП) представляет собой самую короткую морскую трассу, которая связывает европейскую часть России с Дальним Востоком. Этот маршрут пролегает через воды арктических морей — Баренцева, Карского, Лаптевых, Восточно-Сибирского и Чукотского, а также частично захватывает Берингово море в Тихом океане. Расстояние СМП от Карских Ворот до бухты Провидения составляет приблизительно 5,6 тысячи километров.
В Арктической стратегии России СМП характеризуется как транспортный коридор глобального значения, предназначенный для перевозки как отечественных, так и международных грузов, причем его роль будет усиливаться из-за изменений климата. Начиная с 2022 года и в последние годы значимость СМП постоянно росла, а в контексте нынешних геополитических изменений она приобретает геостратегический характер.
Согласно информации от Правительства России, СМП обслуживает масштабную экономику российской Арктики, где уже к июню 2026 года накоплены экономические проекты, формирующие до 20% российского экспорта и до 10% валового внутреннего продукта страны. Речь идет о таких всемирно известных регионах, как Ямал, Норильск, Мурманск и Якутия.
Распоряжением Правительства России от 1 августа 2022 года №2115-р был утвержден план развития СМП до 2035 года, включающий 155 мероприятий, распределенных по пяти направлениям: грузовая база, транспортная инфраструктура, грузовой и ледокольный флот, безопасность судоходства по СМП, а также управление и развитие судоходства на этом маршруте. Целевые показатели развития СМП предполагают достижение грузопотока в 109,7 миллиона тонн к концу 2030 года и 151,6 миллиона тонн к концу 2035 года.
