Price: 0
Number of applications: 2
14.03.25
Взаимодействие и привлечение для работы с кейсами
MVP
Задачи ИКТ
Agriculture
Digital Security Technologies
Mobile app
Данные: • Метеорологические данные: среднегодовые температуры, осадки, данные о снежном покрове, прогноз погоды. • Гидрологические данные: уровни рек, скорость течения, объемы водохранилищ, данные о паводках прошлых лет. • Географические данные: рельеф местности, топографические карты, плотность населения, инфраструктура. • Социально-экономические данные: данные о распределении населения, объектах инфраструктуры и экономических потерях от прошлых паводков. Ожидаемые результаты 1. Прогнозная модель: • Прогноз вероятности паводков на ближайшие недели/месяцы. • Уровень точности прогноза (метрики оценки модели: RMSE, Precision, Recall и др.). 2. Карта зон риска: • Визуализация зон потенциального затопления. • Уровень угрозы по категориям: низкий, средний, высокий. 3. Прототип системы: • Простая в использовании платформа или приложение. • Возможность настроить параметры (например, регион, временной период). • Система уведомлений. Критерии оценки 1. Точность модели прогнозирования (30%). 2. Эффективность моделирования зон затопления (25%). 3. Функциональность и удобство использования прототипа системы (20%). 4. Качество анализа данных и учет факторов риска (15%). 5. Иновационный подход и применимость решения (10%). Можно использовать любые библиотеки и инструменты для анализа данных (Python, R, GIS-системы и т. д.). Для моделей допускается использование алгоритмов машинного обучения, а также физико-математических подходов.
Прогнозирование наводнений
Куставлетов Санжар Маратович
Purpose and description of task (project)
Ежегодные паводки представляют собой серьезную угрозу для населения, сельского хозяйства, инфраструктуры и окружающей среды. Традиционные методы прогнозирования зачастую не учитывают всех факторов, что приводит к неточным прогнозам, отсутствию своевременных мер и значительным убыткам. Цель кейса: Разработать инструмент для прогнозирования паводков и моделирования их последствий с использованием современных технологий обработки данных, моделирования и машинного обучения. Задачи: 1. Прогнозирование паводков: • Построить модель для прогнозирования вероятности паводка в заданных географических точках. • Учитывать метеорологические данные (температура, осадки, снеговой покров и др.). • Учитывать гидрологические данные (уровень рек, скорость течения, объем водохранилищ и др.). 2. Моделирование последствий: • Смоделировать зоны затопления в случае паводка с учетом рельефа местности. • Оценить влияние паводков на население, дороги, здания, сельскохозяйственные угодья. 3. Разработка системы оповещения: • Создать интерфейс или инструмент для отображения прогноза и зон риска. • Предусмотреть оповещение для различных групп пользователей (власти, население, предприятия).
Whatsapp
