Иран (ACECR) × Россия (RSF–INSF) · 2027–2029
Прогнозируйте, наблюдайте и сдерживайте вредоносное цветение до того, как оно попадёт в кран.
HAB-PAS — трёхъязычная научная платформа для мониторинга, прогнозирования и управления токсичным цветением водорослей: данные датчиков, спутниковые индексы и модели машинного обучения сопоставляются с пороговыми значениями ВОЗ.
Водоёмы
11
6 IR · 5 RU
Виды цианобактерий
5
5 токсичные
Прогнозы
6
AUC 0.997
Активные оповещения
3
Требует внимания
Четыре рабочих модуля
От сигнала датчика до рекомендации
Все модули используют одну БД, одни RBAC-роли и единый i18n-каркас — исследователь в Тегеране и лаборант в Санкт-Петербурге работают с одинаковыми объектами.
ГИС прогнозирования
MapLibre + Sentinel-2 NDCI, окраска по трофии, drill-down по пунктам отбора.
Банк генетических ресурсов
Маркеры 16S rRNA, ITS, mcyE / sxtA / cyrJ; нечёткий поиск pg_trgm; экспорт FASTA.
Ввод лабораторных данных
ELISA, HPLC, LC-MS/MS, qPCR, биотесты — валидация Pydantic + Zod, авто-оповещения.
ИИ-прогнозы
XGBoost через ONNX Runtime, TreeSHAP-объяснимость, журнал каждого прогноза.
Для рецензента демо
Один клик, четыре роли, полный конвейер.
Выберите демо-аккаунт (админ · исследователь · лаборант · просмотр) — интерфейс подстроится. Отправьте пробу с микроцистином-LR > 12 µg/L и увидите, как движок рекомендаций срабатывает.
О платформе
Эксплуатируется Центром стратегического руководства исследованиями и развитием ИИ, ACECR
Эта платформа спроектирована, разработана и поддерживается Центром стратегического руководства исследованиями и развитием искусственного интеллекта при ACECR (Иранский академический центр образования, культуры и науки). HAB-PAS реализует зафиксированную архитектуру научной спецификации проекта: трёхъязычная (персидский / английский / русский) полностековая система, которая объединяет данные in-situ датчиков, спутниковые индексы и модели машинного обучения с пороговыми значениями ВОЗ для раннего оповещения о вредоносных цветениях водорослей в водных объектах Ирана и России.
- Миссия
- Обеспечить раннее прогнозирование, рекомендательную поддержку принятия решений и научный мониторинг вредоносных цветений водорослей для защиты источников питьевой воды, рекреационных вод и аквакультуры в Иране и России.
- Руководство программы
- Главный исследователь — д-р Мариам Амери
ACECR (Иран) × RSF–INSF (Россия) — 2027–2029 - Права
- Все материальные и интеллектуальные права на эту платформу принадлежат Центру стратегического руководства исследованиями и развитием искусственного интеллекта при ACECR. Любое воспроизведение, распространение или использование без письменного согласия запрещено и преследуется по закону.
Русский · LTR · Григорианский календарь