Экологический мониторинг: качество воздуха, воды, шум и источники загрязнения
Данные датчиков, спутников и метеослужбы объединяются в модели, которые прогнозируют загрязнение и находят его источник.
Диапазоны по отраслевым публикациям и типовым внедрениям; результат зависит от данных и процессов заказчика.
Что решаем
Промышленные города России и Казахстана живут с регулярными превышениями по пыли, диоксиду серы, сероводороду, а жители узнают о них по запаху и жалобам. Сеть стационарных постов редкая, датчики разной точности, данные приходят с задержкой и не сопоставляются с метеоусловиями и режимами работы предприятий. Найти источник конкретного выброса и доказать его — задача на недели ручной работы.
Управлениям экологии и природоохранным прокуратурам нужен инструмент, который непрерывно сводит показания сотен датчиков, спутниковые снимки и метеоданные, предупреждает о неблагоприятных условиях заранее и указывает вероятный источник. Аналогичные задачи стоят по качеству воды в реках, шуму у магистралей и несанкционированным свалкам.
Что делает ИИ
PythonTimescaleDBPyTorchXGBoostGDAL/RasterioGrafana
Потоки с постов наблюдения, недорогих датчиков и метеостанций поступают в базу временных рядов. Модели калибруют датчики друг относительно друга, обнаруживают аномальные превышения, а обратное моделирование рассеивания с учётом ветра оценивает вероятное местоположение источника. Прогнозные модели предупреждают о накоплении загрязнений при штиле и инверсии.
- Единая карта загрязнения с интерполяцией между постами и оценкой достоверности.
- Прогноз концентраций на 24–72 часа для предупреждения жителей и предприятий.
- Локализация источника выброса по ансамблю датчиков и метеоданным.
- Анализ спутниковых снимков: свалки, гари, мутность водоёмов.
- Автоматические отчёты и уведомления в надзорные органы.
Какие данные нужны
- Показания постов и датчиков
- Метеоданные и модели прогноза погоды
- Спутниковые снимки и реестр предприятий
Какая инфраструктура нужна
Профиль data, масштаб desk: сотни временных рядов, расчёты рассеивания и обработка спутниковых снимков умещаются на одной рабочей станции с многоядерным CPU, 128–256 ГБ памяти и одной GPU для нейросетевых моделей и ускорения численных расчётов. Станция W7 ULTRA из раздела рабочие станции закрывает потребности регионального управления; при подключении сети из тысяч датчиков и высокодетальных снимков нескольких регионов решение переносится на сервер R7 PRO из GPU-серверов. Хранилище рассчитывается на многолетний архив измерений и снимков — от 20 ТБ с возможностью расширения.
Как идёт проект
- 01
Данные и цель
Фиксируем метрику успеха, источники данных и ограничения: on-premise, персональные данные, сроки.
- 02
Пилот на нашей конфигурации
Стартовая машина под задачу и подтверждённый профиль нагрузки перед закупкой кластера.
- 03
Инфраструктура
Поставка серверов, станций и охлаждения, монтаж, ввод в эксплуатацию, ПО и мониторинг.
- 04
Сопровождение
Масштабирование, обновление ускорителей в том же шасси, сервис и запчасти.
Что ещё автоматизируют в отрасли «Государство и «умный город»»
Опишите задачу и данные.
Вернёмся с профилем нагрузки, конфигурацией и коммерческим предложением на поставку в вашу страну.

