Четыре команды Президентской академии вышли в финал конкурса, посвященного одной из самых острых проблем страны — предотвращению лесных пожаров. Ежегодно в России регистрируется 347 тысяч возгораний, и студентам предстояло найти реальные решения этой задачи государственного масштаба.
Победителями стала команда 3 курса программы «РЕСУРС России». Анастасия Грузинова, Полина Данильченко, Александра Лопашенкова, Михаил Мольков и Максим Хдрян представили проект по оценке эффективности беспилотных систем для раннего обнаружения пожаров.
Что особенного в их решении?
Используя Python для анализа данных, команда разработала проект, который не только помогает выявлять возгорания на ранних стадиях, но и стимулирует производство отечественных БПЛА, оптимизируя затраты на их использование.
Другие финалисты представили не менее амбициозные идеи:
-
алгоритмы предиктивного мониторинга;
-
адаптивные системы с учетом дорожной обстановки;
-
спутниковые ИИ-модули и сети станций искусственного осадкообразования.
Главное признание — приглашение всех финалистов на практику в Аналитический центр при Правительстве Российской Федерации.
«Через такие конкурсы даём возможность проявить себя. Ребята прошли серьёзный отбор, справились с высокой планкой, представили работы на уровне, который ждут от аналитиков в реальном секторе. Это конкурс логики, мышления и воли», — говорит Жанна Фирсова, директор программы многопрофильного бакалавриата ИГСУ.
«В ходе анализа мы отталкивались от гипотезы: важнее не тушить, а заранее обнаруживать пожары. Поэтому приняли решение разработать экономическую модель на основе мониторинга с помощью беспилотников самолётного типа.
Чтобы рассчитать их финансовую эффективность, мы изучали научные работы, анализировали данные МЧС России и Рослесхоза, моделировали сценарии на языке программирования Python.
Итог: готовое управленческое решение, которое можно внедрять и масштабировать.
Горжусь тем, что наша команда вносит вклад в развитие устойчивого лесопользования и защиту природного достояния России», — делится впечатлениями Михаил Мольков, 3 курс, РР, команда победителей.
