Разработанная система позволяет заблаговременно определять наиболее благоприятные места для осуществления тралового лова хамсы.
Разработка выполнена на основе методов машинного обучения и искусственного интеллекта. Для решения задачи прогнозирования на основе многолетних данных мониторинга промысла и состояния среды обитания была обучена математическая модель типа «случайный лес», которая в ходе тестирования и диагностики показала высокую прогностическую надёжность пространственного прогноза. Точность прогноза составляет 84 %.
«Разработанный сервис является лишь небольшим шагом вперёд на пути применения инновационных подходов на базе искусственного интеллекта. Применение таких методов впервые позволило учесть влияние средовых факторов и надёжно описать закономерности миграции хамсы и её промысла с горизонтом прогноза 3-ое суток», – сообщил начальник отдела информационно-математических технологий Азово-Черноморского филиала ВНИРО Сергей Кульба.
Пресс-служба ВНИРО
Учёными ВНИРО разработана система оперативного прогноза промысла на основе методов искусственного интеллекта
Учёными ВНИРО разработана система оперативного прогноза промысла на основе методов искусственного интеллекта
Учёными ВНИРО разработана система оперативного прогноза промысла на основе методов искусственного интеллекта
Joomla Gallery makes it better. Balbooa.com