ІНФОРМАЦІЙНО-ВИМІРЮВАЛЬНА СИСТЕМА ОПЕРАТИВНОГО СТАНУ ЯКОСТІ ВОДИ НА ОСНОВІ МАШИННОГО НАВЧАННЯ - Демчина, М. М. (METHODS AND DEVICES OF QUALITY CONTROL, 2026)
Протягом останніх десятиліть відбулося суттєве вдосконалення методів чисельного моделювання, що використовуються для прогнозування екологічних процесів у природних системах. Такий прогрес став можливим завдяки інтенсивному розвитку обчислювальної техніки, підвищенню точності математичних моделей та активному впровадженню сучасних методів аналізу даних у наукові дослідження. Сьогодні технології машинного навчання посідають важливе місце серед інструментів екологічного моніторингу, забезпечуючи нові можливості для обробки та інтерпретації великих масивів інформації про стан навколишнього середовища. Застосування інтелектуальних алгоритмів дає змогу не лише автоматизувати процес збору та аналізу даних, а й виявляти приховані взаємозв’язки між екологічними показниками. Це сприяє більш глибокому дослідженню складних природних систем, які характеризуються високою динамічністю та багатофакторністю. Особливого значення набуває можливість прогнозування кліматичних змін, а також аналізу гідрометеорологічних і біометричних параметрів, що дозволяє отримувати об’єктивну оцінку стану довкілля та формувати науково обґрунтовані управлінські рішення. Поєднання сучасних гідродинамічних моделей із методами інтелектуальної обробки даних сприяє підвищенню достовірності прогнозів та зменшенню рівня невизначеності під час моделювання екологічних процесів. Важливу роль у цьому відіграють супутникові системи спостереження, автоматизовані пости контролю та мережі сенсорів, які забезпечують накопичення комплексної інформації про циркуляцію водних мас, міграцію забруднювальних речовин, температурні зміни та інші процеси, що визначають екологічний стан водних об’єктів. Отже, інтеграція традиційних підходів математичного моделювання із сучасними технологіями аналізу даних створює ефективне підґрунтя для розроблення високоточних систем екологічного моніторингу. Подальший розвиток цього напряму, збільшення обсягів доступної інформації та розширення міждисциплінарної співпраці сприятимуть глибшому розумінню природних процесів і підвищенню ефективності природоохоронної діяльності на локальному, регіональному та державному рівнях.