Сотрудники ИПТС выиграли грант Российского научного фонда

   Сотрудники Института природно-технических систем выиграли грант Российского научного фонда, в рамках которого они займутся обнаружением аномалий в данных наблюдения активности моллюсков с использованием алгоритмов машинного обучения для формирования сигнала тревоги в комплексах автоматизированного биомониторинга водной среды. Использование двустворчатых моллюсков в качестве биоиндикаторов в системах автоматизированного мониторинга водной среды позволяет в режиме реального времени обнаружить чрезвычайную ситуацию, связанную с загрязнением водной среды.

   Существующие системы контроля, основанные преимущественно на физико-химических методах, трудоемки, дорогостоящи, дают фрагментарные сведения, охватывают традиционный узкий круг загрязняющих агентов, не обеспечивают непрерывного мониторинга и своевременного обнаружения внезапного выброса загрязнений. Объективная оценка состояния водных экосистем невозможна без использования биологических методов экологического мониторинга. В настоящее время для контроля вод во всех сферах современного водопользования достаточно успешно начинают использовать биоэлектронные системы (например, Musselmonitor и Driessenamonitor). Их действие основано на регистрации поведенческих реакций двустворчатых моллюсков (морских и пресноводных), т.е. способности их закрывать створки на продолжительное время или изменять ритмику движений при воздействии неблагоприятных факторов, так называемые системы раннего реагирования (BEWS – Biological Early Warning Systems).

   В грантовом проекте будут использованы данные, полученные с разработанного в Институте природно-технических систем комплекса биомониторинга водной среды на основе двустворчатых моллюсков. Данные о поведенческих реакциях пресноводных двустворчатых моллюсков Unio pictorum (Linnaeus, 1758) и черноморской мидии Mytilus galloprovicialis Lam, 1897 будут использованы для выделения закономерностей поведения и обнаружения аномалий. Для выделения аномалий в поведенческих реакциях моллюсков могут быть использованы разные методы, один из них – методы машинного обучения. Методы машинного обучения в последние годы все чаще используются для классификации и кластеризации при оценке параметров окружающей среды биологическими системами. Полученные результаты будут использованы в разработанном программном обеспечении комплекса для формирования сигнала тревоги в режиме реального времени для своевременного информирования заинтересованных лиц о неблагоприятных условиях (загрязнении) водной среды.

В состав научного коллектива входят:

• Руководитель проекта Вышкваркова Елена Васильевна – кандидат географических наук, ведущий научный сотрудник лаборатории крупномасштабного взаимодействия океана и атмосферы и изменений климата.
• Греков Александр Николаевич – кандидат технических наук, заместитель руководителя центра экологического приборостроения и экоэнергетики.
• Трусевич Валерий Владимирович – кандидат биологических наук, ведущий инженер-исследователь лаборатории гидроакустических и оптических методов и средств контроля состояния окружающей среды, а также Маврин Александр Сергеевич – студент 4 курса бакалавриата Севастопольского государственного университета по специальности «Управление в технических системах».

Проект рассчитан на два года.