Описание проекта
Цель проекта:
Разработка интеллектуальной системы ИоноСкоп для прогнозирования параметров ионосферы и персонализированной интерпретации результатов для операторов систем связи и навигации на основе методов машинного обучения и языковых моделей.
Задачи проекта:
1. Сбор и предобработка данных ионосферных параметров из открытых источников GIRO и NOAA с автоматизацией процесса обновления.
2. Разработка и обучение ML-моделей прогнозирования foF2, ПЭС и геомагнитных индексов с валидацией по метрикам MAE, RMSE, R².
3. Разработка модуля формирования ионосферных поправок для систем дифференциальной коррекции GPS/ГЛОНАСС на основе прогноза ПЭС.
4. Интеграция языковой модели (LLM) для персонализированной интерпретации результатов прогноза под контекст конкретного оператора.
5. Разработка чат-интерфейса с возможностью загрузки пользовательских данных и автоматического парсинга актуальных данных.
Ожидаемый результат:
Работающий прототип чат-бота ИоноСкоп, который в оперативном режиме прогнозирует параметры ионосферы и формирует конкретные рекомендации для операторов беспилотных систем, геодезистов, авиационных и экстренных служб — персонализированно под задачу каждого пользователя.
