Оператор мобильной связи «Билайн» представил пилотный проект «Умное оповещение», основанный на применении новейших технологий на базе «Big Data».

«Умное оповещение» - это возможность отправлять SMS уведомление о ЧС не только тем людям, которые в момент ЧС реально находятся в ее зоне, но и предупреждать тех, кто с заранее определенной вероятностью в течение заранее определенного времени намерен прибыть в данную зону. Отмечается, что географический размер зоны ЧС и ее форму на карте местности определяет оператор системы, а параметры алгоритма выборки абонентов для предупреждения о нежелательности посещения района, где произошла ЧС, согласуются и определяются требованиями к системе заранее (вероятность, время и пр.)  

Как отмечает оператор, в отличие от ранее созданных систем «точечного» SMS-информирования абонентов с применением технологии CellBroadcast, решение анонсированное ОАО «ВымпелКом» при совместном участии ВНИИ ГОЧС позволяет реализовать инновационный интеллектуальный подход к уже привычному процессу оповещения населения. Этот подход позволяет в динамике отслеживать количество граждан уже находящихся в зоне ЧС, информировать граждан  не только с помощью CellBroadcast, но и по SMS  таргетированно информировать направляющихся в зону бедствия лиц об опасности, а также в реальном режиме времени выявлять негативные последствия ЧС в виде массовых скоплений граждан в районах, где может существовать угроза жизни для населения, а значит иметь возможность профилактического влияния на новые ЧС.

Высокая точность информации для МЧС достигается за счет новых методик сбора, обработки и анализа массивов данных, а именно:

• сбор сигнальных данных сети по абонентским устройствам с гео-координатами;
• анализ исторических данных с помощью разработанных верифицированных математических моделей;
• формирование гео-профиля, определение основных зон «тяготения» в заданные временные интервалы и многое другое.

Специально для МЧС разработан новый web-интерфейс, обладающий уникальным функциональном и позволяющий сотрудникам ведомства:

• определять границы сектора анализируемой зоны;
• автоматически выявлять целевых абонентов;
• применять фильтрации к полученной выборке и направлять соответствующую информацию;
• своевременно получать данные об аномальном  скоплении людей (например, рыбаки на льду во время зимней рыбалки и т.д.)