Специалисты Центра искусственного интеллекта Сколтеха создали систему на базе машинного обучения для прогнозирования лесных пожаров. Разработка, в отличие от аналогов, анализирует десятки параметров — от спутниковых данных до активности населения. Точность прогнозов достигает 87%, что позволяет предотвращать катастрофы до их возникновения.
Основой для обучения нейросети стали архивные сведения за 10 лет, включая информацию о времени и локациях возгораний. Алгоритм самостоятельно выявлял закономерности, адаптируясь к особенностям каждого региона. Обучение модели для одного субъекта занимало около недели. Сейчас система проходит тестирование на Сахалине, где уже продемонстрировала эффективность в обработке спутниковых данных даже в зимний период.
Ключевая инновация — комплексный анализ данных. ИИ учитывает тип растительности, вегетационный индекс (отражает состояние растений), рельеф, удалённость от дорог и плотность населения. Спутниковые снимки помогают отслеживать изменения поверхности Земли, а метеорологические данные — прогнозировать риски на пять дней вперёд. Например, скорость ветра и влажность воздуха позволяют определить, превратится ли случайная искра в масштабное возгорание.
Важную роль играют специализированные индексы, такие как показатель Нестерова, рассчитывающий баланс иссушения и увлажнения почвы. Однако нейросеть дополняет традиционные методы, используя машинное обучение для повышения точности. По словам экспертов, доступ к детальным космическим снимкам стал прорывом — ранее такие данные были недоступны.
Читать материалы по теме:
На страже России: как искусственный интеллект помогает спасателям
Наводнения, пожары, объекты от 70 см – что и как видит российский «Ресурс-П» из космоса
В Уфе при помощи ИИ разработали систему предупреждения лесных пожаров
