Более двух сотен лет Челябинская область развивалась как промышленный регион, при этом проблемы экологии отодвигались на второй план. Сейчас перед властью и бизнесом стоит сложнейшая задача: всего за несколько лет снизить объемы вредных выбросов в атмосферу и повысить качество воздуха. Для этого город планирует переход на экологичные виды транспорта, власти призывают промышленные предприятия использовать более экологичные технологии. Неизменным остается только ситуация с личным транспортом — как и в большинстве регионов в Челябинской области парк легковых автомобилей с каждым годом растет. На 1 января 2020 года число автомобилей достигло 1, 113 млн штук. По объему автомобильного парка регион занимает девятое место среди субъектов РФ. Для того, чтобы понять, какую опасность транспорт несет для экологии города, ученые из Южно-Уральского государственного университета разработали нейросеть для подсчета транспортных выбросов.
Кирилл Хазюков, разработчик програмного комплекса, рассказал про работу нейросети:
«Сейчас система умеет определять типы транспортных средств, отслеживать траекторию движения, скорости и на основе полученных данных определять объем выбросов и концентрацию вредных веществ. На данный момент происходит накопление базы данных — некоторые участки улично-дорожной сети более года стоят на мониторинге. Система определяет выбросы от потоков автомобилей на крупных перекрестках с помощью камер уличного видеонаблюдения, которые уже установлены, в режиме реального времени. Существующие методики отслеживания выбросов не позволяют получать объективные данные о количестве и структуре загрязняющих веществ от потоков автотранспортных средств. Точность расчетов прошла тщательную проверку и в последней версии программа почти не ошибается. Расхождение с показаниями реальных датчиков — около 2%. Сейчас программисты работают над оптимизацией нейросети. Программа должна затрачивать как можно меньше вычислительных ресурсов и к ней легко можно будет подключать новые посты автоматического мониторинга. Если обобщить задачу как «мониторинг выбросов», то инновационность подхода заключается в непрерывном анализе экологической обстановки и отсутствии видимой задержки в получении актуальных данных о выбросах от автотранспорта. Эти достоинства нашего решения в совокупности с большими данными, генерируемые системой, существенно повысят эффективность управленческих решений в рамках экологической политики городов. Следующим этапом может стать обучение нейронной сети, которая сможет перераспределять транспортные потоки, учитывая ту или иную экологическую обстановку района».
Доцент кафедры «Математическое и компьютерное моделирование» Института естественных и точных наук Южно-Уральского государственного университета, к.т.н., научный руководитель проекта Александр Глушков объяснил, в чем уникальность проекта и кто может быть заинтересован в его внедрении:
«Чтобы улучшать экологическую ситуацию и повысить качество воздуха, необходимо иметь систему измерения, анализировать полученную информацию. На основе данного анализа можно определять скрытые закономерности, которые существуют в транспортной сети с целью выработки обоснованных управленческих решений. В основном выбросы меряются интегрально — выбросы от транспортных потоков и промышленных предприятий, нейросеть же работает исключительно с транспортными потоками. Уникальность технологии заключается в том, что теперь мы можем отделить выбросы от предприятий от транспортных выбросов. В поле измеряемых параметров восемь типов загрязнения. Туда входят оксид углерода, азота,серы, хлор, сажа, взвешенные частицы. На текущий момент можно сделать вывод, что серьезных нарушений и предельно допустимых концентраций не было выявлено. Для достоверности результаты верифицируются с помощью официальных станций мониторинга Минэкологии. Отмечу, что в сравнении со стационарной малогабаритной станцией экомониторинга стоимость измерения нашего цифрового поста обходится дешевле в четыре и более раз. Более того, обычные средства измерения дороги не только в приборной реализации, но и в обслуживании. Нейросеть работает на основе математики и компьютерных ресурсов, а для анализа данных достаточно информации с порядка 40 оживленных перекрестков города. Промышленные предприятия уже имеют большой интерес к данной разработке, чтобы отделить свои выбросы от транспортных, за счет чего снизить штрафные санкции. На данный момент мы ведем активное сотрудничество с Министерством экологии РФ и надеемся, что в будущем технология будет тиражирована».
В дальнейшем планируется расширить функционал программы и применить методики для расчета выбросов мелкодисперсных частиц и их рассеивания. В рамках проекта будет проведено исследование на эту тему, коллектив изучит зарубежный опыт и, при необходимости, разработает свои решения.
