Описание проекта
1. Краткое описание проекта
SmogRoute — это программно-аппаратный комплекс, использующий данные дистанционного зондирования Земли, метеорологические модели и ИИ-аналитику для прогнозирования влияния лесных пожаров на безопасность движения по автомагистралям. Система в режиме реального времени оценивает риски (задымление, перекрытие дорог, аварийность) и предлагает оптимальные решения для водителей, дорожных служб и МЧС.
2. Актуальность
Проблема:
- Ежегодно в России из-за лесных пожаров перекрываются десятки участков федеральных трасс.
- Задымление снижает видимость до 10–50 метров, что приводит к массовым ДТП.
- Отсутствие предиктивных систем приводит к запоздалым решениям о перекрытии дорог.
Последствия бездействия:
- Человеческие жертвы (ДТП, отравления угарным газом).
- Экономические потери (простои логистики, затраты на ликвидацию ЧС).
- Перегрузка альтернативных маршрутов.
3. Цель проекта
Создать систему, которая:
Прогнозирует зоны задымления и риски для автодорог на 6–24 часа вперёд.
Автоматически оповещает водителей (через навигаторы, табло на трассах).
Рекомендует дорожным службам оптимальное время и способ перекрытия трасс.
Интегрируется с государственными системами мониторинга (Рослесхоз, МЧС, ГЛОНАСС).
4. Технологии и методы
Спутниковый мониторинг (NASA FIRMS, Sentinel) – обнаружение очагов пожаров.
Метеомодели (WRF, HYSPLIT) – прогноз распространения дыма.
Компьютерное зрение – анализ видимости с камер дорожного наблюдения.
Машинное обучение – предсказание развития ЧС на основе исторических данных.
API для навигаторов (Яндекс.Карты, 2ГИС) – маршрутизация с учётом рисков.
5. Пилотное внедрение
Регион: Дальний Восток или Сибирь (высокая частота лесных пожаров + критически важные трассы).
Этапы:
- Сбор данных за 5 лет по пожарам и их влиянию на трассы (М-53, М-60 и др.).
- Обучение модели на исторических сценариях.
- Тестовая интеграция с дорожными камерами и навигаторами.
- Оценка эффективности (снижение ДТП, время реакции служб).
6. Ожидаемые результаты
Снижение аварийности на 20–30% в зонах действия системы.
Ускорение решений о перекрытии дорог (с 2–3 часов до 30 минут).
Экономия бюджетных средств за счёт оптимизации работы МЧС и дорожников.
7. Команда и партнёры
- Разработчики ИИ-моделей (Data Science, геоинформатика).
- Эксперты по лесным пожарам (вузы, Рослесхоз).
- Государственные заказчики (Минтранс, МЧС).
- Логистические компании (для тестирования в реальных условиях).
8. Бюджет и сроки
- Срок разработки: 1,5 года (пилот – 6 месяцев).
- Финансирование: гранты (РНФ, Фонд Бортника), краудфандинг для MVP.
9. Уникальность проекта
Первая в России система, сочетающая прогноз пожаров + транспортную аналитику.
Работает на стыке экологии и умного транспорта – соответствует целям нацпроекта "Экология".
