Компания «Вилион» реализует инновационный проект при поддержке Фонда содействия инновациям
07 / 12 / 2020
Компания ООО "Вилион", при финансовой поддержке Федерального государственного бюджетного учреждения «Фонд содействия развитию малых форм предприятий в научно-технической сфере», проводит НИОКР на тему “Разработка модулей программного обеспечения для предиктивного оповещения о чрезвычайных ситуациях и их последствиях на основе математических моделей и машинного обучения”.

В рамках реализации проекта компания ООО "Вилион" осуществляет следующие этапы работ:

1. Разработка математической модели прогноза переменной уровня воды в створе реки. Сбор и предварительный анализ данных, необходимых для анализа, моделирования и прогнозирования. Идентификация модели, оценка ее параметров, анализ качества, адекватности и точности модели. Тестирование разработанных математических моделей прогноза уровня воды для модуля прогнозирования уровня воды. Сбор статистических данных о характеристиках заболеваемости для модуля прогнозирования распространения инфекций. Тестирование компартментной модели распространения инфекционных заболеваний модуля прогнозирования распространения инфекций. Разработка моделей, уточняющих эпидемиологические особенности конкретной инфекции модуля прогнозирования распространения инфекций. Разработка адекватной модели распространения инфекционного заболевания. Разработка архитектуры функционального программного обеспечения для прогнозирования на основе математической модели. Разработка ядровой составляющей программного обеспечения прогнозирования. Разработка алгоритмической составляющей математической модели для модуля прогнозирования уровня воды и проведение ее тестирования.

2. Построение моделей машинного обучения на накопленном объеме данных для модуля прогнозирования уровня воды. Разработка нейронной сети с архитектурой многослойного персептрона. Тестирование разработанных прогнозных моделей на фактически получаемых данных. Самообучение моделей для модуля прогнозирования уровня воды. Тестирование моделей прогнозирования событий по данным моделям. Разработка применения имитационных моделей, включающих в себя пространственные структуры для учета географической и социальной неоднородности популяции. Построение моделей машинного обучения на накопленном объеме данных для модуля прогнозирования распространения инфекций. Самообучение и тестирование моделей. Разработка архитектуры и требований для функционального модуля машинного обучения. Поиск и апробация гипотез, построение моделей машинного обучения, исследование оптимальных параметров модели. Проведение тестирования функционального модуля машинного обучения.