Новый подход к построению городских систем контроля загрязнений воздуха с использованием теории вероятностей предложили ученые МИИГАиК совместно с коллегами из Ульсанского университета (Южная Корея). Результаты исследования опубликованы в журнале Sensors.
Реалии современного города таковы, что в нем требуется непрерывно, оперативно и с высокой точностью отслеживать состояние воздуха, реагируя на малейшие потенциально опасные изменения, считают ученые Московского государственного университета геодезии и картографии (МИИГАиК). Создавать и обслуживать стационарные станции наблюдения, по их словам, сегодня невыгодно и нецелесообразно — они не могут обеспечить контроль всей территории мегаполиса, к тому же не чувствительны к быстрым локальным изменениям.
Между тем, современные сетевые технологии позволяют создавать гибкие системы мониторинга. Такие системы обрабатывают информацию со множества мобильных и недорогих датчиков, которые размещаются на транспортных средствах или носятся волонтерами. Ученые полагают, что здесь необходимы новые подходы к проектированию и настройке системы в целом, которые бы учитывали и компенсировали низкую точность и надежность каждого отдельного ее узла.
"Мы рассмотрели время обнаружения некоей зоны загрязнения системой мобильных датчиков как случайную, вероятностную величину и впервые разработали практический способ определения этой вероятности в самой общей ситуации, зная только характеристики используемых датчиков. Полученная функция распределения позволяет в рамках "умного города" оценить эффективность системы мониторинга и оптимизировать ее еще на этапе проектирования, чисто расчетными методами", — рассказал декан факультета геоинформатики и информационной безопасности МИИГАиК Андрей Матерухин.
По его словам, эту функцию распределения времени обнаружения можно использовать, например, чтобы минимизировать количество узлов датчиков при заданной вероятности обнаружения в фиксированное время. Или чтобы установить оптимальную интенсивность трафика мобильных датчиков. Разработанный общий подход, которому впервые дано строгое математическое обоснование, может быть применен в самых разных сценариях.
Главный тренд в этой области, по оценке ученых, — беспроводные геосенсорные сети с мобильными узлами, которые проводят измерения в разных местах, снижая требования к количеству узлов для покрытия мониторингом всей территории мегаполиса. Новый подход, разработанный для решения чисто прикладных задач, обеспечит технологический переход к сетевому мониторингу нового поколения, считают исследователи.
"Конечно, теория вероятностей и статистические методы широко используются в решении задач такого типа, но только для определения координат и идентификации выбросов изнутри системы мониторинга. Мы же впервые привлекаем вероятностный аппарат для оценки самих систем в различных аспектах. Восполнив этот пробел, мы сможем эффективно использовать новейшие интеллектуальные методы анализа данных", — отметил Матерухин.
Недавно в МИИГАиК создан научно-производственный центр "Геомониторинг", на базе которого исследователи планируют применять описанный подход для разработки и внедрения отечественных решений в области мониторинга окружающей среды, в том числе с применением технологий искусственного интеллекта.