В экстремальных ситуациях время имеет решающее значение: будь то приближающийся тайфун или прорыв дамбы, спасателям необходимо быстро принимать решения, при этом объем достоверной информации часто минимален. Каждое неверное решение может привести к трагическим последствиям и потерям жизней. Исследователи Южного федерального университета в сотрудничестве с коллегами из Китая разработали новый алгоритм, который помогает принимать решения в условиях неопределенности. Этот алгоритм учитывает не только числовые данные, но и сомнения экспертов, их неполную информацию и даже противоречивые оценки. Система уже была протестирована на реальных данных и продемонстрировала свою эффективность. Разработка получила поддержку от Российского научного фонда. Традиционные модели для анализа чрезвычайных ситуаций требуют точных входных данных. Однако на практике эксперты часто не могут предоставить такие точные значения, как «скорость ветра — 25 м/с» или «количество осадков — 50 мм». Вместо этого они могут выразить свои оценки в процентах: «Я на 80% уверен, что ветер представляет опасность, но у меня есть 20% сомнений». Обычные математические модели не способны учитывать такие «сомнения». Основная идея работы исследователей Южного федерального университета заключается в решении сложных задач при нехватке данных с помощью нечёткой логики. Эксперты формулируют свои оценки в виде интуиционистских нечётких чисел, учитывающих степень уверенности и сомнения. Алгоритм агрегирует эти оценки и выдает рекомендации по эвакуации, от «эвакуация не нужна» до «срочная эвакуация». Система анализирует семь ключевых критериев, включая интенсивность шторма и готовность населения. Она может обрабатывать мнения от 5 до более чем 20 экспертов. Преимущество подхода заключается в способности принимать качественные решения даже при недостатке данных.
Для проверки алгоритма был выбран супертайфун «Мария», обрушившийся на Китай в 2018 году. Алгоритм проанализировал пять эвакуационных стратегий и определил наиболее вероятный вариант. Анализы чувствительности подтвердили эффективность предложенного метода, который основывается на агрегировании нечётких оценок. В планах учёных Южного федерального университета — интеграция разработанного алгоритма в существующие системы оповещения МЧС. Команда также работает над созданием платформы, способной в реальном времени прогнозировать возникновение и развитие чрезвычайных ситуаций, таких как паводки, лесные пожары, техногенные катастрофы и прорывы дамб. Платформа будет учитывать неопределённость данных и обеспечивать возможность коллективного принятия решений. «Мы занимаемся исследованиями в этой области с 2022 года. Уже разработаны алгоритмы для принятия решений в случае прорыва дамб и наводнений, а также интегрированные алгоритмы, направленные на эвакуацию максимального числа людей из опасных зон», — отмечает Евгения Герасименко. Разработка учёных ЮФУ демонстрирует, как современные технологии искусственного интеллекта могут не только анализировать большие объёмы данных, но и эффективно функционировать в условиях недостатка информации, что может существенно сэкономить время, ресурсы и спасти человеческие жизни. Результаты исследования, выполненного при поддержке гранта Российского научного фонда, были опубликованы в журнале Scientific Reports (издательство Nature Portfolio).