Главная
» Научно-исследовательская работа (НИР) » Проактивный подход к мониторингу событий в сложных распределенных системах интеллектуального города с использованием технологий больших данных и предиктивной аналитики
Проактивный подход к мониторингу событий в сложных распределенных системах интеллектуального города с использованием технологий больших данных и предиктивной аналитики
| Участники (ПГУ): | Финогеев Антон Алексеевич [21] [Руководитель]  , Финогеев Алексей Германович [21] [Отв. исполнитель] , Маслов Владимир Алексеевич [16] , Деев Михаил Викторович [15] [Отв. исполнитель] , Тимонин Алексей Юрьевич [9] , Парыгин Данила Сергеевич [8] [Отв. исполнитель] , Гамидуллаева Лейла Айваровна [5] [Отв. исполнитель] , Васин Сергей Михайлович [5] |
| Название: | Проактивный подход к мониторингу событий в сложных распределенных системах интеллектуального города с использованием технологий больших данных и предиктивной аналитики |
| Владелец: | Финогеев Антон Алексеевич |
| Тип: | Гранты РНФ |
| Дата: | 21.07.2022 |
| Аннотация: | Целью проектных исследований является создание и развитие подхода к проактивному мониторингу событий в урбанистической среде умного города на основе сбора, консолидации и анализа больших сенсорных данных, предиктивного моделирования и оценки ситуаций с целью прогноза возможных негативных трендов развития событий и поддержки принятия решений для снижения рисков происшествий и нештатных ситуаций, повышения безопасности жизнедеятельности человека. Задачи исследования связаны с разработкой методов, способов и технологий сбора, консолидации и обработки больших данных для прогностического моделирования рисков появления и развития негативных событий посредством анализа временных рядов динамики изменений характеристик событий с целью определения и оценки возможных факторов влияния на риски. Объектами исследований являются распределенные системы инженерных сетей коммунальных служб и дорожно-транспортная инфраструктура города. Сбор сенсорных информации выполняется с помощью датчиков, измерительной аппаратуры, камер видеонаблюдения и фоторадарных комплексов фото и видеофиксации, устанавливаемых на контролируемых объектах коммунальных инженерных сетей и участках дорожно-транспортной инфраструктуры, а также с помощью программных приложений и из открытых источников в сети Интернет (через социальные сети, мессенджеры, Web ресурсы). |
| Результаты: | 1. Разработка метода консолидации больших разнородных данных с разными временными и геопространственнымb метками, включая исключение дубликатов, подтверждение достоверности, очистку информационного шума, формализацию в виде векторных и графовых моделей, классификацию и кластеризацию в пространстве признаков и факторов влияния, сбор статистик, ретроспективный анализ для установления корреляций с аналогичными происшествиями в прошлом (паттернами событий). В процессе исследований по данному пункту предполагается: - разработать основные теоретические положения консолидации больших разнородных данных о критических событиях, авариях и нештатных ситуациях, - разработать программные модули для сбора и накопления статистики для реализации процедур сбора больших сенсорных данных, - представить в виде программного алгоритма способ установления корреляций с аналогичными происшествиями, Для примера анализа и установления корреляций при разработке метода консолидации больших разнородных данных о критических событиях, авариях и нештатных ситуациях получены и проведен анализ более 30 миллионов записей проездов транспортных средств в городской среде. Данные анализа основываются на выявлении ненормированных отклонений типовых параметров на контролируемом участке при большом количестве однородных дынных, и вычислении различных вариантов и вероятности развития событий. 2. Модель обеспечения информационной безопасности для защиты больших сенсорных данных в распределенном информационном хранилище на сенсорных и мобильных узлах сбора данных и в каналах связи телекоммуникационной среды в процессе сбора, передачи и хранения на основе технологий распределенного реестра (блокчейн). В процессе исследований по данному пункту предполагается: 3. Метод обеспечения информационной безопасности для защиты больших сенсорных данных в распределенном информационном хранилище на сенсорных и мобильных узлах сбора данных и в каналах связи телекоммуникационной среды в процессе сбора, передачи и хранения на основе технологий распределенного реестра. 4. Методика представления информации о событиях в виде временных рядов характеристик событий и временных рядов динамики возможных факторов для оценки рисков возникновения и развития негативных событий, определения корреляций с рядами факторов и закономерностей их влияния. 5. Не менее десяти научных публикаций в рецензируемых российских и зарубежных изданиях, индексируемых, в том числе, Scopus и/или Web of Science, содержащие системное изложение результатов теоретических исследований и апробации разработанных методов. 6. Научный отчет с изложением результатов проектных исследований. |
| Объем денежных средств: | 5000000 |
| Источник финансирования: | Государственные фонды поддержки научной, научно-технической и инновационной деятельности |
| Описание: | В настоящее время отсутствуют комплексные решения и методы проактивного мониторинга процессами в сложных территориально-распределенных системах интеллектуального города на основе сбора, консолидации и обработки больших данных для прогнозирования временных рядов событий в урбанистической среде и поддержки принятия решений по минимизации рисков аварийных и нештатных ситуаций. Результаты проектных исследований необходимы для решения задач прогностического моделирования динамики появления и развития критических событий, аварий и нештатных ситуаций на распределенных участках инженерных сетей коммунальных служб и в дорожной инфраструктуре для создания безопасной среды жизнедеятельности человека в интеллектуальном городе (Smart City), что подтверждает актуальность тематики проектных исследований. Основным направлением проектных исследований является синтез и развитие технологий проактивного мониторинга для управления рисками возникновения критических событий в территориально-распределенных системах следующие конкретные результаты: 1. Концепция методология проактивного мониторинга событий в территориально-распределенных системах урбанистической среды на основе сбора, консолидации и предиктивного анализа больших данных о нештатных ситуациях и авариях с целью выявления возможных причин и факторов влияния для прогностического моделирования и оценки рисков возникновения и развития негативных событий, которая включает: - методику сбора и обработки больших сенсорных данных (фотографий, видеороликов, телеметрической информации и т.п.) с распределенных датчиков, (датчиков загазованности, загрязнений воздуха, охранной и пожарной сигнализации, протечек воды и т.п.), измерительных устройств (счетчиков электроэнергии, газа, тепла и воды) в коммуальных инженерных сетях, с фоторадарных комплексов фото и видеофиксации, погодных станций, камер видеонаблюдения на участках дорожной инсраструктуры города. - методику сбора и обработки больших данных (текстовых сообщений, фотографий и видеокадров) о происходящих событиях с открытых источников в сети Интернет и мобильных систем. 2. Метод консолидации больших разнородных данных о критических событиях, авариях и нештатных ситуациях с разными временными и геопространственнымb метками, включая исключение дубликатов, подтверждение достоверности, очистку информационного шума, формализацию в виде векторных и графовых моделей, классификацию и кластеризацию в пространстве признаков и факторов влияния, сбор статистик, ретроспективный анализ для установления корреляций с аналогичными происшествиями в прошлом (паттернами событий). 3. Модель и метод обеспечения информационной безопасности для защиты больших сенсорных данных в распределенном информационном хранилище на сенсорных и мобильных узлах сбора данных и в каналах связи телекоммуникационной среды в процессе сбора, передачи и хранения на основе технологий распределенного реестра (блокчейн). 4. Методику представления информации о событиях в виде временных рядов характеристик событий и временных рядов динамики возможных факторов для оценки рисков возникновения и развития негативных событий, определения корреляций с рядами факторов и закономерностей их влияния. 5. Метод сравнительного анализа (бенчмаркинга) временных рядов характеристик событий с временными рядами факторов влияния для определения возможных корреляций между ними, отбора и оценки чувствительности и степени влияния факторов на возникновение аварий и нештатных ситуаций. 6. Предиктивная модель для прогностической оценки рисков возникновения и развития аналогичных критических событий, аварий и нештатных ситуаций на участках инженерных коммунальных сетей и дорожно-транспортной инфраструктуры города. 7. Способ визуализации результатов проактивного мониторинга с геопрострнаственной и временной привязкой на мобильных средствах связи для помощи пользователям и лицам, принимающим решения (ЛПР) для обеспечения безопасности в урбанистической среде Smart City. Цель и задачи проекта соответствуют направлению Н1 из Стратегии научно-технологического развития РФ в плане разработки методов и инструментальных средств для систем обработки больших объемов данных о событиях в городской среде с использованием технологий интеллектуального анализа и машинного обучения для предиктивного моделирования рисков возникновения и развития негативных ситуаций. Научная новизна исследований заключается в синтезе нового научного подхода к проактивному мониторингу событий на объектах сложных территориально-распределенных систем урбанистической среды с использованием технологий интеллектуального анализа больших данных, прогноза негативных событий на основе сравнительного анализа временных рядов событий и факторов влияния на них, прогностической оценки рисков инцидентов. Разрабатываемый научный подход, модели и методы соответствуют мировому уровню исследований в области знаний, связанной с развитием интеллектуальных систем мониторинга и управления, технологий больших данных, распределенной обработки данных, интеллектуального анализа, машинного обучения и прогнозирования. Ожидаемые результаты могут применяться в качестве инструментальных средств для внедрения и развития технологий Smart City, Smart Manufacturing и цифровой экономики в рамках четвертой промышленной революции (Industry 4.0). Разработка методов и моделей проактивного мониторинга с использованием технологий интеллектуального анализа больших данных, предиктивного анализа временных рядов и машинного обучения определяет научную и практическую значимость проектных исследований. Общественная и социальная значимость проекта определяется тем, что результаты проекта предназначены для обеспечения безопасности жизнедеятельности человека в урбанистической среде. |
| Дата создания: | 15.11.2022 15:21 |
| Ссылка на ресурс: | http://elib.pnzgu.ru/nir/901  |