Обращаем особое внимание руководителей организаций, эксплуатирующих ОПО без лицензии. В соответствии с пунктом 8 части 1 статьи 57 Федерального закона от 31.07.2020 № 248-ФЗ «О государственном контроле (надзоре) и муниципальном контроле в Российской Федерации» основанием для проведения контрольного (надзорного) мероприятия является наличие у контрольного (надзорного) органа сведений об осуществлении деятельности без лицензии, в том числе на эксплуатацию взрывопожароопасных и химически опасных производственных объектов I, II и III классов опасности (пункт 12 части 1 статьи 12 Федерального закона от 04.05.2011 № 99-ФЗ «О лицензировании отдельных видов деятельности»), с извещением о проведении контрольного (надзорного) мероприятия в течение двадцати четырех часов органа прокуратуры по месту нахождения объекта контроля Сообщить о фактах нарушения требований промышленной безопасности

В РФ создали систему онлайн-контроля состояния сигнализирующих о цунами датчиков

В РФ создали систему онлайн-контроля состояния сигнализирующих о цунами датчиков
30.10.2026

Источник: ТАСС

Исследователи кафедры физики моря и вод суши физического факультета МГУ имени М. В. Ломоносова разработали ИИ-систему, способную в онлайн-режиме выявлять сбои в работе глубоководных донных сейсмометров, регистрирующих признаки цунами в Тихом океане. Об этом сообщили ТАСС в пресс-службе вуза.

Сеть из 150 таких станций, которые передают данные научным центрам по всему миру, действует у восточного побережья Японии. Каждая из них оборудована датчиками давления и ускорения, по которым можно восстановить время прибытия волны и ее высоту. Неисправное оборудование искажает эти показатели, из-за чего модели, прогнозирующие цунами, могут сообщать о ложных событиях или, наоборот, не фиксировать угрозу стихийного бедствия.

"Авторы разработали систему определения неисправных донных сейсмометров в режиме онлайн без необходимости осмотра каждого датчика. В ее основе - алгоритм, выявляющий признаки, характерные для неисправных устройств. Новый подход позволяет определять неработающие станции с точностью около 90%", - сообщили ТАСС в вузе.

Исследователи создали ИИ-модель, предсказывающую изменение глубины океана в соответствии с приливами. Они обучили ее распознавать в сети датчиков устройства, чьи сигналы заметно отличаются от соседних устройств.

"Мы применили комплекс методов. Один из них предполагает, что система получает первые три четверти сигнала, а последнюю четверть она должна была продолжить самостоятельно. Гипотеза о том, что сигнал с неисправных станций будет хаотическим, полностью оправдалась. При этом на последнем этапе оценки наше решение не только рассчитывает пороговые значения ошибок в полученных данных, но и формирует список неисправных станций", - отметил автор работы Олег Пономарев, чьи слова приводит пресс-служба МГУ.

Результаты работы, поддержанной фондами "Базис" и "Интеллект", опубликованы в журнале Q1 IEEE Journal of Oceanic Engineering.

Возврат к списку