Математическое моделирование эволюции термического состояния многолетнемерзлых грунтов, подбор и обработка первичных данных натурных исследований поведения природно-технических систем (ПТС) при изменении климата и антропогенных воздействиях в условиях Крайнего Севера

Проект посвящен изучению природно-технических систем (ПТС) в Арктической зоне, особенностью которой является наличие вечной мерзлоты. Наблюдаемое на протяжении последних 15–20 лет повышение среднегодовой температуры приводит к растеплению многолетнемерзлых грунтов (далее - ММГ) в районах Крайнего Севера. Это ведет к потере несущей способности грунтовых оснований свайных фундаментов, что является ключевым риском и угрожает деформацией и последующим разрушением строительных конструкций зданий и сооружений производственной и социальной инфраструктуры. Востребованы эффективные технологии диагностики текущего состояния зданий и сооружений и прогнозирования возможных рисков потери несущей способности грунтовых оснований. Основной научной проблемой, рассматриваемой в проекте, является проблема снижения уровня неопределенности при оценке рисков эксплуатации и диагностике состояния ПТС в Арктической зоне. Для решения проблемы будет разработан новый класс диагностических систем, базирующихся на идеологии применения гибридного интеллекта в сочетании с методами самообучения. Создание такого класса диагностических систем имеет междисциплинарный характер, так как для их реализации необходимо сочетание исследований, как минимум, в трех предметных областях. Основным базисом служат методы геофизических исследований свойств многолетнемерзлых грунтов, относящиеся к сфере наук о земле. Они позволяют адекватно интерпретировать накопленные за многие годы фактические данные наблюдений за состоянием вечной мерзлоты в условиях потепления климата. Второе направление представляют методы искусственного интеллекта и машинного обучения для работы с большими данными в нечеткой обстановке и выявления информативных (диагностических) признаков, характеризующих состояние исследуемых объектов при экстремальных внешних воздействиях. Для снижения уровня неопределенности востребованы методы моделирования сложных процессов, в данном случае, математического моделирования экстремального (конфликтного) взаимодействия объектов инфраструктуры с природой (аналогия игры с природой в теории игр). Сочетание технологий искусственного интеллекта и математического моделирования позволяет применить концепцию гибридного интеллекта для постановки задачи самообучения и адаптации системы диагностики состояния ПТС к изменяющимся условиям эксплуатации в Арктической зоне. Третье направление предполагает разработку теоретических основ, принципов построения и системной интеграции программно-инструментальных средств в формате гибридной интеллектуальной платформы диагностики состояния ПТС, реализованной на базе высокопроизводительных вычислительных систем, относящихся к сфере информатики и компьютерных вычислений.