» ГЛАВНАЯ > К содержанию номера
 » Все публикации автора

Журнал научных публикаций
«Наука через призму времени»

Май, 2026 / Международный научный журнал
«Наука через призму времени» №05 (110) 2026

Автор: Алловов Довлетяр Чарыгулыевич, преподаватель
Рубрика: Технические науки
Название статьи: Архитектура интегрированной системы раннего оповещения для нужд гражданской обороны на базе алгоритмов машинного обучения

Статья просмотрена: 105 раз
Дата публикации: 04.05.2026
скачать

УДК 004.89:614.8.02

АРХИТЕКТУРА ИНТЕГРИРОВАННОЙ СИСТЕМЫ РАННЕГО ОПОВЕЩЕНИЯ ДЛЯ НУЖД ГРАЖДАНСКОЙ ОБОРОНЫ НА БАЗЕ АЛГОРИТМОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ

Сапардурдыев Довлет Италмазович

старший преподаватель

Туркменский государственный архитектурно-строительный институт,

факультет гражданской обороны

Туркменистан, г. Ашгабат

 

Аннотация. В данной статье рассматриваются принципы построения интегрированной системы раннего оповещения (ИСРО) в рамках мероприятий гражданской обороны с применением технологий искусственного интеллекта. Проанализированы недостатки традиционных систем мониторинга чрезвычайных ситуаций (ЧС) и предложена многоуровневая архитектура сбора и обработки данных. Обосновано применение алгоритмов машинного обучения для предиктивной аналитики, позволяющей выявлять аномалии и прогнозировать развитие техногенных и природных катастроф на ранних стадиях.

Ключевые слова: искусственный интеллект, гражданская оборона, раннее оповещение, предиктивная аналитика, нейронные сети, мониторинг чрезвычайных ситуаций, Интернет вещей (IoT).

 

ARCHITECTURE OF AN INTEGRATED EARLY WARNING SYSTEM FOR CIVIL DEFENSE NEEDS BASED ON MACHINE LEARNING ALGORITHMS

Sapardurdyyev Dovlet Italmazovich

Turkmen State Architecture and Construction Institute

Turkmenistan, Ashgabat

Abstract. This article examines the design principles of an Integrated Early Warning System (IEWS) within the framework of civil defense measures using artificial intelligence technologies. The disadvantages of traditional emergency monitoring systems are analyzed, and a multi-layered architecture for data collection and processing is proposed. The application of machine learning algorithms for predictive analytics is substantiated, enabling the detection of anomalies and the forecasting of technological and natural disasters at early stages.

Keywords: artificial intelligence, civil defense, early warning, predictive analytics, neural networks, emergency monitoring, Internet of Things (IoT).

 

Современные вызовы в сфере гражданской обороны требуют перехода от реактивных методов реагирования к проактивным. Традиционные системы раннего оповещения часто характеризуются высокой задержкой передачи сигнала и высоким процентом ложных срабатываний [1]. Внедрение технологий искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения в интегрированные системы безопасности позволяет автоматизировать процесс анализа больших данных (Big Data), поступающих от различных датчиков, и существенно сократить время принятия решений [3].

Предлагаемая архитектура интегрированной системы раннего оповещения состоит из трех ключевых уровней:

1.   Сенсорный уровень (Data Ingestion Layer): Включает в себя сеть IoT-датчиков (сейсмографы, газоанализаторы, датчики уровня воды), данные метеорологических спутников и открытые источники информации.

2.   Аналитический уровень (AI Processing Layer): Ядро системы, где применяются ансамбли моделей машинного обучения.

o  Анализ временных рядов (Time-Series Forecasting): Использование рекуррентных нейронных сетей (RNN) и сетей долгой краткосрочной памяти (LSTM) для анализа показателей датчиков в реальном времени и выявления паттернов, предшествующих ЧС [4].

o  Компьютерное зрение (Computer Vision): Обработка спутниковых снимков и видеопотоков с камер наблюдения с помощью сверточных нейронных сетей (CNN) для фиксации возгораний, разрушений или наводнений.

3.   Уровень оповещения (Alerting Layer): Автоматизированная подсистема, которая при превышении критических порогов вероятности ЧС формирует таргетированные сигналы оповещения (SMS, push-уведомления, перехват теле- и радиовещания, активация сирен) с учетом геолокации населения.

Теоретическое моделирование показало, что интеграция моделей машинного обучения позволяет снизить уровень ложных срабатываний на 30-40% по сравнению с пороговыми системами мониторинга. Кроме того, предиктивная аналитика способна обеспечить временной запас от нескольких минут (при землетрясениях) до нескольких суток (при паводках), что критически важно для своевременной эвакуации.

Математические расчеты (Оценка аномалий)

В ядре системы для выявления аномалий (предвидения ЧС) по показаниям множества датчиков используется модель многомерного нормального распределения. Плотность вероятности состояния системы вычисляется по формуле:

Где  — вектор текущих показаний датчиков,  — вектор средних значений в нормальном состоянии,  — ковариационная матрица,  — количество сенсоров. Если значение  падает ниже заданного порога , система классифицирует состояние как предкризисное и инициирует протокол оповещения [2].

Результаты моделирования.

Таблица 1 ₋ Сравнительный анализ эффективности систем оповещения (результаты компьютерной симуляции)

 

Заключение

Разработка и внедрение ИСРО на базе ИИ является перспективным направлением модернизации технической базы гражданской обороны [7]. Предложенная архитектура обеспечивает высокую масштабируемость и адаптивность к различным типам угроз, превращая систему оповещения в интеллектуальный инструмент предотвращения катастроф [5].

Список литературы:

1. Акимов, В. А. Риски и угрозы в сфере гражданской обороны в условиях цифровой трансформации / В. А. Акимов, Ю. И. Соколов // Стратегия гражданской защиты: проблемы и исследования. — 2021. — Т. 11, № 2. — С. 14–28.
2. Гудфеллоу, Я. Глубокое обучение / Я. Гудфеллоу, И. Бенджио, А. Курвилль; пер. с англ. А. А. Слинкина. — М.: ДМК Пресс, 2018. — 652 с.
3. Иванов, А. Б. Применение Интернета вещей (IoT) в системах экомониторинга и раннего предупреждения катастроф / А. Б. Иванов // Вестник технических наук. — 2023. — № 4. — С. 112–118.
4. Макаров, И. И. Нейросетевые алгоритмы прогнозирования временных рядов в задачах техносферной безопасности // Информационные технологии и вычислительные системы. — 2024. — № 1. — С. 55–63.
5. Хаитов, Б. Интеллектуальные системы мониторинга чрезвычайных ситуаций на основе анализа больших данных // Наука и техника в Туркменистане. — 2023. — № 3. — С. 45–51.
6. LeCun, Y. Deep learning / Y. LeCun, Y. Bengio, G. Hinton // Nature. — 2015. — Vol. 521, № 7553. — P. 436–444.
7. Zhang, J. Artificial Intelligence in Emergency Management: A Review / J. Zhang, X. Wang // IEEE Access. — 2022. — Vol. 10. — P. 45123–45135.



Комментарии:

Фамилия Имя Отчество:
Комментарий: