Development of a system for automated forecasting of avalanche danger, using modern ICT and the apparatus of neurocognitive architectures
Authors: Пупцев Р.И. 
Published: July 2024

Развитие инфокоммуникационных технологий открывает большие возможности для создания систем прогнозирования лавинной опасности, а бурное развитие технологий контейнеризации и виртуализации позволяют в полной мере использовать концепцию микросервисной архитектуры. Данный подход позволяет в полной мере реализовать модульную систему с большим потенциалом масштабирования. Отдельные независимые модули можно заменять без потерь для остальных элементов системы, что позволяет экспериментировать с конкретными модулями для поиска наиболее оптимального метода прогнозирования лавинной опасности. Развитие аппарата машинного обучения открывает широкие возможности его применения для решения задачи прогнозирования. Использование зарекомендовавших себя методов может дать хорошие результаты и увеличить точность составления прогнозов лавинной опасности. В данной работе рассматриваются: проблема применения современных информационно-коммуникационных технологий и аппарата машинного обучения в области лавинного прогнозирования, а также источники данных для работы системы автоматизированного составления прогнозов лавинной опасности. Данные группируются, и каждая группа характеризуется параметрами пригодности для использования в автоматизированной системе прогнозирования, выделены наиболее важные данные для использования в работе подобной системы. Также составлен список требований, которым она должна удовлетворять. Разработан прототип системы прогнозирования фонового уровня лавинной опасности для горного региона Хибины. Прототип работает с использованием алгоритмов машинного обучения. Для работы моделей используется набор прогнозных метеопараметров, прогноз составляется на следующие сутки и обновляется каждый час. Кроме этого, запущена аналитическая модель для предсказания лавин из метелевых досок. В заключение работы приведены примеры отображения данных, полученных в результате работы моделей машинного обучения, предоставлен пример сообщения рассылки информации Телеграм-ботом. Отдельно необходимо выделить возможность интеграции системы с уже существующими системами сбора и анализа данных, встраивание уже зарекомендовавших себя систем позволит расширить их функционал и предоставить новые возможности для работы лавинных прогнозистов.
The development of infocommunication technologies opens up great opportunities for the creation of avalanche hazard forecasting systems, the rapid development of containerization and virtualization technologies make it possible to fully use the concept of microservice architecture. The development of the machine learning apparatus opens up wide opportunities for its application to solve the forecasting problem. The use of proven methods can give good results and increase the accuracy of avalanche hazard forecasts. This article discusses: the problem of using modern information and communication technologies and machine learning in the field of avalanche forecasting, data sources for the functioning of an automated avalanche hazard forecasting system. The most important data for use in the operation of such a system are highlighted. There is also a list of requirements that such a system must meet. A prototype of a system for predicting the background level of avalanche danger for the mountain region of Khibiny has been developed. The prototype works using machine learning algorithms. A set of predicted meteorological parameters is used for the operation of the models, the forecast is made for the next day and updated every hour. In addition, an analytical model was launched to predict avalanches from wind slab. At the end of the work, examples of displaying data obtained as a result of machine learning models are given, an example of a message sending information by a Telegram bot is given. Separately, it is necessary to highlight the possibility of integrating the system with existing data collection and analysis systems, the introduction of already proven systems will expand their functionality and provide new opportunities for avalanche forecasters.
machine learning; avalanche forecasting; snow avalanches; micro service architecture; data analysis; data collection.