В течение двух лет кадет седьмого курса Попов Виктор занимался исследованием по проблеме «Применение алгоритмов машинного обучения для автоматической классификации сообщений о чрезвычайных ситуациях».
Тема родилась в тот период, когда в рамках занятий в системе дополнительного образования преподаватель Шухман Александр Евгеньевич объяснял кадетам возможности машинного обучения, рассказывал о новейших достижениях в этой области.
В работе «Применение алгоритмов машинного обучения для автоматической классификации сообщений о чрезвычайных ситуациях» исследована возможность оптимизации работы единой дежурно-диспетчерской службы России (ЕДДС).
Кадет заметил, что иногда граждане не могут оперативно дозвониться, чтобы вызвать скорую помощь или полицию. В работе предпринята попытка создать прототип автоматической информационной системы, которая позволит обрабатывать звонки граждан в автоматическом режиме, используя при этом возможности искусственного интеллекта для анализа входящих сообщений. Такая система поможет пострадавшим оперативно заявить о проблеме и вызвать нужную службу вовремя в пиковые моменты, когда количество одновременных обращений велико.
На языке Python разработан прототип информационной системы для автоматической классификации сообщений о чрезвычайных ситуациях по трем категориям: скорая медицинская помощь, пожарная охрана и полиция.
Практическое использование созданной программы показало достаточно высокую точность классификации сообщений.
Научно-исследовательская работа выполнялась кадетом под руководством кандидата педагогических наук, доцента, заведующего кафедрой геометрии и компьютерных наук ОГУ, Шухмана Александра Евгеньевича и преподавателя информатика Майстренко Натальи Викторовны.
Научно-исследовательская работа получила высокую оценку жюри двух научных конференций. Работа удостоена первого места на XIX Конкурсе исследовательских работ учащейся молодежи и студентов Оренбуржья, а также диплома II степени в секции «Университетские школы» XLΙΙΙ научной конференции студентов в Оренбургском государственном университете.
В дальнейшем планируется дополнить набор данных, включить сообщения, требующие вызова аварийных муниципальных служб, сделать программу доступной как сервис для интеграции с системами цифровой телефонии.