Систему разработали специалисты Южного федерального университета совместно с китайскими коллегами. Как пишут «Известия», в основе метода лежит нечёткая логика — она позволяет принимать обоснованные решения в условиях, когда информации явно недостаточно.
В модель загружаются оценки экспертов (метеорологов, логистов и других профильных специалистов). В простых случаях достаточно 5–7 экспертов, в сложных — до 20. Машина анализирует данные и за несколько минут выдаёт рекомендацию: от «эвакуация не нужна» до «срочная эвакуация».
Проверка на реальных ЧС: тайфун и наводнение
Система успешно протестирована на супертайфуне «Мария» (Китай, 2018 год), когда пришлось эвакуировать более 500 тысяч человек. ИИ анализировал семь параметров, включая интенсивность дождей и готовность населения.
Теперь разработчики планируют обучить нейросеть на данных недавнего наводнения в Дагестане, где были затоплены более 800 домов и эвакуированы свыше 4 тысяч человек.
Мнение спасателей и ограничения технологии
Спасатели подтверждают, что в таких разработках есть острая необходимость. Однако итоговое решение об эвакуации должно оставаться за человеком — природные условия меняются непрерывно, и искусственный интеллект не может учесть всё.
Кроме того, у технологии есть объективный минус: для редких событий вроде сильных наводнений сложно собрать достаточно данных для качественного обучения. Переносить статистику с одной реки на другую некорректно.
Что дальше
Проект поддержан грантом Российского научного фонда. В планах — интеграция ИИ с транспортными системами, чтобы рассчитывать реальные возможности по перевозке людей из опасных зон. Однако широкое внедрение потребует времени и дополнительных испытаний.
