Специалисты Академии ГПС МЧС России представят на Международном салоне «Комплексная безопасность» ИИ-решения для расследования причин пожаров
© Сгенерировано ИИ
Эксперты ведомственного учебного заведения создали два программных решения на основе искусственного интеллекта. Разработки предназначены для ускорения расследования пожаров и автоматизации прогнозирования развития опасных факторов при моделировании чрезвычайных ситуаций, сообщает сайт Акакдемии.
Мультимодальная модель OmniFusionFires
Первое решение — мультимодальная языковая модель OmniFusionFires, предназначенная для анализа фотографий легковых автомобилей после пожара. На основании изображения система определяет предполагаемое место возникновения возгорания и устанавливает вероятную причину пожара.
Для обучения нейросети использовали более 3500 цифровых фотографий реально сгоревших автомобилей. Для каждого изображения были известны данные об очаге и причине возгорания.
Основные возможностей разработки:
- сокращение продолжительности расследования пожаров;
- повышение точности определения очага и причины возгорания;
- адаптация технологии для анализа других категорий транспортных средств;
- интеграция с отечественным защищенным мессенджером АРМ ГС «Среда».
На базе модели создан чат-бот, позволяющий оперативно проводить анализ изображений. Разработка также получила свидетельство о государственной регистрации программы.
Комплекс FDS Sensitivity Tool
Второе решение — программный комплекс FDS Sensitivity Tool, автоматизирующий подготовку и обработку данных, используемых при компьютерном моделировании развития пожара.
Расчет распространения опасных факторов требует специализированных знаний, вычислительных ресурсов и значительных временных затрат. Новый комплекс объединяет основные операции в единый автоматизированный процесс: от подготовки исходных данных до обработки результатов моделирования.
FDS Sensitivity Tool формирует входные файлы, запускает расчеты, извлекает полученные данные, визуализирует распространение опасных факторов и готовит результаты, которые могут использоваться для обучения нейросетевых моделей.
Ключевые функции решения:
- прогнозирование динамики трех основных опасных факторов — температуры, задымления, влияющего на видимость, и концентрации угарного газа CO;
- точность прогнозирования порядка 95%;
- применение действующих подходов к расчету времени блокирования эвакуационных путей опасными факторами пожара.
В основу программного решения легли результаты более 800 верифицированных сценариев полевого моделирования пожаров.
Ранее RUБЕЖ сообщал, что с 3 по 5 сентября в Казани пройдет XVI Международный салон средств обеспечения безопасности «Комплексная безопасность».
Благодарим за оставленный Вами отзыв! Мы стараемся становиться лучше!
Лидеры проектирования 2026. Национальная премия. Конкурс для ведущих проектных компаний
Роботы МЧС для пожаротушения и спасательных работ: развитие RoboEMERCOM
Продавцов некачественной пожарной продукции ждет «цифровая чистка»
Ассоциация НСОПБ разработала проект документа о результатах оценки соответствия пожарным требованиям
«Цифровой пожарный гарнизон» МЧС: автоматизация реагирования на пожары
Проектирование пожарной безопасности: ошибки, радиоканал и новые нормы

