Прогноз погоды для GSM-R

Заказчик: ВИШ
Проблема:
Пользователь — инженер сети GSM-R — стремится учитывать погодные условия для прогнозирования возможных нарушений связи и предотвращения сбоев на железнодорожном транспорте.
Однако большинство существующих решений сталкиваются с несколькими серьезными барьерами:
 — статистический анализ требует значительных объемов исторических данных;
 — точные модели распространения радиоволн сложно применять в реальном времени;
 — данные метеостанций не всегда легко интегрируются в инфраструктуру GSM-R;
 — аналитика больших данных требует серьезных вычислительных ресурсов;
 — прогнозы на основе ML находятся в активной фазе разработки.
Цель проекта — создание прототипа системы, демонстрирующей влияние ключевых погодных факторов (например, интенсивность осадков) на показатель качества связи (например, уровень принимаемого сигнала RxLev) для конкретной географической местности.
Ограничения и рекомендации:
Освоение курса по распространению радиоволн и влияния климатических условий на качество связи;
Практическое знакомство с технологиями машинного обучения и аналитикой больших данных;
Изучение стандартов и протоколов GSM-R.
Требуемые компетенции:
Программирование (Python, R);
Аналитика данных и обработка статистики;
Базовые знания радиосвязи и GSM-R.

«Когда пропадает связь с поездом, я не знаю, в чём причина — в технике или в погоде. А каждая минута вслепую — это риск. У нас есть метеоспутники и цифровые сети. И пока между ними — пропасть».