Лаборатория прогнозирования космической погоды и интеллектуального анализа данных

Заведующий лабораторией: д.ф.-м.н. Ясюкевич Ю.В.

ЧЕМ МЫ ЗАНИМАЕМСЯ:

Космическая погода
Солнечная и геомагнитная активность
ГНСС-мониторинг ОКП
Прогнозирование состояния ОКП
Использование методов интеллектуального анализа данных для научных исследований

ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНАЯ БАЗА

Прибайкальская сеть приемников GPS/ГЛОНАСС

ОСНОВНЫЕ НАПРАВЛЕНИЯ ИССЛЕДОВАНИЙ:

Развитие методов долгосрочного, среднесрочного, краткосрочного прогнозирования солнечной и геомагнитной активности.
Изучение активных процессов на Солнце и развитие моделей воздействия таких процессов на магнитосферу, ионосферу и атмосферу.
Развитие методов среднесрочного прогноза характеристик квазистационарного солнечного ветра.
Исследование протекания солнечных и геомагнитных возмущений и их воздействия на работу радиотехнических средств, в том числе средств навигации и связи.
Разработка подходов по использованию методов интеллектуального анализа данных для решения задач прогнозирования космической погоды.
Создание комплексных систем для прогнозирования состояния околоземного космического пространства.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАНИЙ:

Проект госзадания II.16. Развитие новых методов прогноза солнечной и геомагнитной активности.
Грант РНФ №23-17-00157 «Разработка методов мониторинга и прогноза состояния ионосферы и качества высокоточной навигации с применением интеллектуального анализа данных». 2023-2025.
Грант РНФ №17-77-20005. Создание системы сбора, обработки и машинного анализа больших объемов данных глобальных навигационных спутниковых систем для задач исследования околоземного космического пространства». 2017-2022.

ИНФОРМАЦИОННЫЕ РЕСУРСЫ:

Система ГНСС-мониторинга ионосферы SIMuRG

Список сотрудников

ИСТОРИЧЕСКАЯ СПРАВКА:

Лаборатория создана в 2024 году для выполнения работ по тематикам прогнозирования состояния околоземного космического пространства. Понимая актуальность и перспективность использования современных вычислительных методов руководством Института были поставлены задачи по расширению тематики использования методов интеллектуального анализа данных (нейронные сети, деревья решений, генетические алгоритмы и иные).