Prognozowanie hydrologiczne / Systemy predykcyjne
Od danych z czujników do prognoz jakości wody.
Warstwa predykcyjna łącząca środowiskowe szeregi czasowe, ocenę modeli, trening i interfejsy prognozowania.
Wyzwanie
Pomiary jakości wody różnią się w czasie i między lokalizacjami. Użyteczna prognoza wymaga spójnego przetwarzania szeregów czasowych, oceny dopasowanej do parametrów i niezawodnej drogi od budowy modelu do prognozowania operacyjnego.
Co zbudowaliśmy
Dostarczyliśmy warstwę predykcyjną od analizy danych i budowy modeli przez trening po API prognozowania. Porównaliśmy podejścia Transformer i TimesNet dla hydrologicznych szeregów czasowych oraz uczestniczyliśmy w projektowaniu zarządzania danymi wokół wdrożenia.
Co się zmieniło
Dedykowany model głębokiego uczenia wdrożony produkcyjnie na dziesiątkach pływających stacji pomiarowych, generujący prognozy parametrów przez warstwę inferencji.
Zakres i rezultaty
Wdrożenie produkcyjne i skala podane przez ArtNovation we wrześniu 2026. Projekt dotyczy środowiska stochastycznego; jakość oceniamy przez błędy prognoz dla poszczególnych parametrów.