Модуль формирования плана работ по ликвидации аварий

Заказчик: Центр инноваций Московской железной дороги, ДАВС
Проблема:
Восстановление железнодорожных путей после аварий связано с длительным процессом формирования плана действий, что приводит к значительным временным потерям и дополнительным финансовым расходам. Требуется автоматическое решение, которое позволит быстро составить план устранения последствий аварии на основе полученной информации и существующих нормативов.
Ограничения и рекомендации:
Рекомендуется использовать следующие инструменты и методы:
 — Python и библиотеки NLP (Natural Language Processing) для обработки текстовой информации
 — Алгоритмы машинного обучения для идентификации ключевых признаков ситуации
 — Реестр нормативных актов и стандартов РЖД для правильного определения порядка ликвидации аварий
 — Серверные ресурсы Центра инноваций Московской железной дороги
Также полезно ознакомиться с материалами по применению AI и LLM в транспортной индустрии, чтобы расширить кругозор и углубить понимание задач.
Требуемые компетенции:
Обработка естественного языка и построение моделей машинного обучения
Опыт работы с нормативными актами и внутренними регламентами предприятий
Возможность создания архитектуры распределённых приложений и сервисов
Эффективная команда и навыки общения с представителями разных служб и ведомств

«Каждую минуту, пока я вручную составляю план ликвидации последствий, поезда стоят. У меня есть регламенты, ресурсы и суть происшествия — но нет системы, которая помогла бы мне составить чёткий план. Я не могу спасать инфраструктуру, тратя полчаса на бумажную волокиту».