Ученые из Сибирского федерального университета позволяющий при помощи самообучающегося искусственного интеллекта проводить регулярный фоновый мониторинг потенциально опасных объектов нефтяной отрасли в Российской Арктике. Высокая эффективность метода была доказана путём сопоставления сценария, предоставленного нейросетью, с реальными данными, полученными в ходе аварийной ситуации в Норильске в 2020 году.
Хозяйственная деятельность человека в Арктической зоне чревата различными катаклизмами, наносящими урон хрупкой северной экосистеме. Рост количества промышленных объектов по добыче, переработке и хранению нефтепродуктов подразумевает строительство стационарных топливных резервуаров, мониторить состояние которых достаточно сложно из-за удалённости и сложных погодных условий в Арктике.
Читать дальше
