| Наименование РИД |
Программный модуль прогнозирования риска лесных пожаров на основе методов машинного обучения (ЛЕС.ПОЖАР-РИСК)
|
| Реферат |
Программный модуль предназначен для решения задачи прогнозирования риска лесных пожаров на указанный пользователем период и территорию.
Программный модуль может использоваться в диспетчерских службах по охране лесов. Тип ЭВМ: PC. ОС: кроссплатформенное веб-приложение, доступное для запуска в средах Windows, Unix, MacOS.
Функциональные возможности программы: прогнозирование риска выполняется на основе данных о территории (метеорологических, топографических, растительности и социальных), прогнозируемых метеорологических данных и обученной гибридной модели машинного обучения, учитывающей индивидуальные географические характеристики территории. Прогнозируемые метеорологические данные обеспечиваются ресурсом GFS (Global Forecast System) на 16 дней. Программный модуль предоставляет информацию в виде интерактивной карты с отображением: границ лесничеств и 5 классов рисков.
Тип реализующей ЭВМ: IBM PC-совмест. ПК
Язык программирования: Python, Javascript
Вид и версия операционной системы: кроссплатформенное, доступное для запуска в средах Windows, Unix, MacOS
Объем программы для ЭВМ: 5 188 380 Kб.
|
| Возможные направления использования |
Программный модуль прогнозирования риска лесных пожаров может быть использован природоохранными и лесохозяйственными организациями для оперативного принятия решений, планирования мероприятий по предупреждению пожаров и минимизации ущерба.
|
| Количество опытных образцов |
1
|
| Количество просмотров |
4
|
| Наличие дополнительных файлов |
True
|
| Использование РИД правообладателем |
False
|
| Внешнее использование РИД |
False
|
| НИОКТР (JSON) |
{}
|
| ИКСИ (JSON) |
[]
|
| ИКСПО (JSON) |
[{"last_status": {"created_date": "2026-01-30T10:47:19.202898+00:00", "registration_number": "826013000124-1", "status": {"name": "Подтверждена"}}, "copyright_protections": [{"protection_way": {"name": "Осуществлена государственная регистрация"}}]}]
|
| ОЭСР (JSON) |
[]
|
| Дата первого статуса |
2025-12-22T08:48:45.227701+00:00
|
| Предполагаемый тип результата |
Программа для ЭВМ
|
| Ожидаемая роль |
Исполнитель
|
| Заказчик |
МИНИСТЕРСТВО НАУКИ И ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ
|
| Руководитель работы |
Хмельнов Алексей Евгеньевич
|
| Руководитель организации |
Бычков Игорь Вячеславович
|
| Регистрационный номер НИОКТР |
121030500071-2
|
| Последний статус |
Подтверждена, 626011300050-8, 2026-01-13 05:51:26 UTC
|
| ОКПД |
Услуги, связанные с научными исследованиями и экспериментальными разработками в области компьютерных наук и информационных технологий
|
| Ключевые слова |
дистанционное зондирование Земли; гибридная модель; прогнозирование лесных пожаров; риск лесных пожаров; методы машинного обучения; Random Forest; Сase-based reasoning; Automated Machine Learning
|
| Исполнители |
Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Институт динамики систем и теории управления имени В.М. Матросова Сибирского отделения Российской академии наук)
|
| Авторы |
Пестова Юлия Викторовна; Николайчук Ольга Анатольевна
|
| Коды тематических рубрик |
20.15.05 - Информационные службы, сети, системы в целом
|
| OESR |
Компьютерные, информационные науки и биоинформатика (разработка аппаратного обеспечения относится к разделу 2.2, социальный аспект относится к разделу 5.8)
|
| Приоритеты научно-технического развития |
а) 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;
|
