Научно-технические результаты выполнения работ на первом этапе ПНИ

В рамках выполнения работ на первом этапе прикладных научных исследований по теме «Разработка нейросетевой системы прогнозирования авиа происшествий и управления рисками безопасности полетов на основе ретроспективных данных, включающих множество параметров и текстовых описаний событий» были получены следующие результаты:

• Проведен аналитический обзор современной научно-технической, нормативной, методической литературы, затрагивающей научно-техническую проблему, исследуемую в рамках ПНИ;
• Проведены теоретические исследования существующих нейросетевых методов;
• Проведен выбор и обоснование методов решения поставленных в ПНИ задач;
• Проведены патентные исследования в соответствии с ГОСТ 15.011-96;
• Разработаны математические модели динамической функции плотности потока событий и событийных трендов;
• Проведена программная реализация разработанных математических моделей;
• Разработана программная документация на программную реализацию разработанных математических моделей;
• Разработаны требования к наборам данных для формирования обучающей и тестовой выборки алгоритмов машинного обучения;
• Подготовлена заявка на охранный документ (патент, свидетельство) и оплачена государственная пошлина;
• Подготовлены материалы и принято участие в мероприятиях, направленных на освещение и популяризацию промежуточных результатов ПНИ (конференции, семинары, симпозиумы, выставки и т.п., в том числе, международные);
• Проведены предварительные маркетинговые исследования с целью изучения потребностей рынка, требований к продукции и перспектив коммерциализации РИД, получаемых при выполнении ПНИ;
• Создана электронная страница проекта и разработан контент:
• Приобретено необходимое для выполнения проекта оборудование, комплектующие и ПО;
• Разработаны деперсонализированные наборы данных для формирования обучающей и тестовой выборки алгоритмов машинного обучения системы прогнозирования событий;
• Проведено проектирование и разработка интеграционного решения модулей машинного обучения на языке C++ в типовую информационную систему Заказчика с применением технологий J2EE и JNI;
• Разработана типовая методика внедрения системы прогнозирования событий в информационную систему Заказчиков;
• Разработаны технические требования и предложений по разработке, производству и эксплуатации продукции с учетом технологических возможностей и особенностей индустриального партнера — организации реального сектора экономики.