Облачная платформа Yandex Cloud и Яндекс Погода совместно со Школой анализа данных (ШАД) Яндекса представили сервис для прогнозирования распространения вулканического пепла. С его помощью спасательные, городские службы и учёные-геофизики смогут быстрее оповещать международную авиацию, жителей и туристов о распространении пепла и эффективнее устранять последствия выбросов. Сейчас технология уже помогает следить за пеплопадом на Камчатке.
Камчатка — один из регионов, которые входят в Тихоокеанское вулканическое огненное кольцо. Это зона в 40 тысяч километров, где происходят многочисленные извержения вулканов и пеплопады. Ежегодно из-за вулканической активности только на Камчатке десятки населённых пунктов накрывает пеплом, останавливается авиасообщение, жителям не рекомендуют покидать помещения без необходимости, а администрация тратит сотни миллионов рублей на восстановление дорог, электро- и водоснабжения после пеплопадов.
Сервис для прогнозирования распространения вулканического пепла работает в формате интерактивной карты. Она отображает, как с момента выброса будут распространяться облака пепла в течение следующих суток. В основе проекта — модель машинного обучения и математическая модель рассеивания примесей в атмосфере, доработанная под задачу метеорологами Яндекс Погоды. ML-модель, обученная студентами ШАДа, отслеживает момент выброса пепла, а математическая определяет, где именно будет находиться облако.
Для обучения алгоритмов специалисты использовали архивы из фото и видео за 23 года наблюдений за вулканами. Их предоставила Геофизическая служба РАН. Все данные были загружены в объектное хранилище Yandex Cloud, а сам сервис визуализирован на базе решения «Геоинтеллект» и Яндекс Карт. Также в сервис интегрированы дашборды Yandex DataLens с детальной информацией о выбросах за предыдущие периоды.
Сейчас можно выбрать вулкан и следить за передвижением облака — сервис покажет его границы на разных высотах в разные моменты времени. В будущем ML-разработчики Яндекса добавят возможность определять высоту и плотность пепла с помощью других ML-моделей, дообученных с помощью сервиса Yandex DataSphere.
Сервисом также могут воспользоваться туристические компании — для планирования безопасных маршрутов и джипинг-туров. Кроме этого, при дообучении ML-моделей технология применима для мониторинга других веществ природного или техногенного характера. Например, для отслеживания технических газов на промышленных предприятиях.
«В устранении пеплопада время — один из самых ценных ресурсов. Нам важно как можно скорее информировать жителей близких к вулканам городов и сёл, своевременно направлять колонну техники с самосвалами и экскаваторами, подвозить населению воду. Мы уже используем несколько технологических решений для этого, при этом надеемся, что применение искусственного интеллекта Яндекса даст прогнозированию новое развитие.» — отметилСергей Лебедев,
министр по чрезвычайным ситуациям Камчатского края.
«Облачные технологии и сервисы машинного обучения активно применяются для решения разных социальных задач. Например, для мониторинга природных явлений. В таких проектах, как прогнозирование распространения вулканического пепла, важен быстрый, удобный доступ к сервисам для тестирования гипотез и обучения прогнозных моделей. Наш проект может быть легко масштабирован для наблюдения за вулканами в разных точках мира, где остро стоит проблема извержения вулканов и устранения последствий.» — рассказала Анна Лемякина,
директор по стратегическим проектам в Yandex Cloud.
