Ученые оснастили измерительные модули сверхширокоугольными камерами. Благодаря им можно наблюдать за небом в режиме реального времени и получать максимально полные метеорологические данные. Метеостанцию научили не просто смотреть на небо, а подробно рассказывать о каждом облаке в поле зрения. ИИ различает 12 видов облачности, анализирует ее структуру, скорость и направление движения.
Разработка СевГУ призвана решить проблему нехватки данных для прогнозирования погоды в российской Арктике, где сеть официальных пунктов наблюдения Росгидромета остается недостаточно плотной. По словам ведущего научного сотрудника лаборатории «Региональные климатические системы» СевГУ Владислава Евстигнеева, одна станция сейчас приходится на несколько тысяч квадратных километров, что не позволяет делать детализированные прогнозы.
В настоящее время опытный образец проходит суровую проверку в Санкт-Петербурге, на базе Арктического и антарктического научно-исследовательского института (ААНИИ). Младший научный сотрудник ААНИИ Ирина Ильющенкова поясняет, что комплекс тестируют на устойчивость к сильному ветру, обледенению и высокой влажности. Особое внимание уделяется автономной системе питания и ее работе в условиях полярной ночи и экстремально низких температур.
Актуальность разработки продиктована ростом грузопотока по Северному морскому пути. Заместитель директора по научной работе ААНИИ Игорь Ашик подчеркивает, что автоматизация мониторинга критически важна, так как большинство советских полярных станций закрыто, а найти специалистов для работы в тяжелых условиях становится все труднее.
Ранее Россия зависела от импортного оборудования, которое сейчас стало недоступным или чрезмерно дорогим. Главное преимущество отечественной станции – модульность. Ученые могут собрать конфигурацию под конкретные задачи, что делает разработку незаменимой для сельского хозяйства и туризма. В перспективе сеть таких датчиков обеспечит безопасность судоходства, предоставляя ежечасные данные о ледовой обстановке и метеорологических параметрах в режиме реального времени.
