Искусственный интеллект придет на помощь экологам
Молодые ученые ТюмГУ научили нейросеть YOLO11 автоматически находить и классифицировать разные типы болот на спутниковых снимках. Раньше эту кропотливую работу экологи делали вручную, тратя недели. Теперь нейросеть справляется с этим за минуты. Для удобства ребята «встроили» свой умный алгоритм прямо в популярную у географов и экологов программу QGIS.
«Болота Западной Сибири — это не просто топь. Это мощнейшие природные фильтры, хранилища пресной воды и гигантские поглотители углерода, которые замедляют изменение климата. Чтобы их охранять и изучать, нужно точно знать, где какие типы болот расположены и как они меняются. Новый инструмент делает этот процесс в разы быстрее и точнее», — рассказал лаборант-исследователь проектного офиса «Green solution lab» Лазар Йованович.
Как пояснил соавтор исследования, магистрант Школы компьютерных наук Дмитрий Хорешко, в ходе работы была создана модель, способная классифицировать болотные комплексы на три типа. Разработанный программный модуль можно использовать в рамках привычного геоинформационного рабочего процесса с дальнейшим анализом результатов. «Точность результата работы модели компьютерного зрения пока разная: один тип болот нейросеть определяет с точностью 92%, а над другими еще предстоит поработать», — рассказал Дмитрий.
Исследование получилось мультидисциплинарным и выполнено в рамках сразу двух государственных заданий ТюмГУ: изучение болот осуществлялось в рамках НИР ГЗ «Тюменский карбоновый полигон» (FEWZ-2024−0016), а компьютерное зрение — в рамках НИР ГЗ «Фундаментальные проблемы методики разработки и связанного с ней правового и этического регулирования в сфере применения систем и моделей искусственного интеллекта» (FEWZ-2024−0052).
Молодые ученые планируют продолжить работу: увеличить обучающую выборку, включить в нее дополнительные спектральные каналы и оптимизировать архитектуру модели. В качестве объекта исследования выбран Тобольский район Тюменской области, характеризующийся высокой степенью заболоченности.
Как пояснил соавтор исследования, магистрант Школы компьютерных наук Дмитрий Хорешко, в ходе работы была создана модель, способная классифицировать болотные комплексы на три типа. Разработанный программный модуль можно использовать в рамках привычного геоинформационного рабочего процесса с дальнейшим анализом результатов. «Точность результата работы модели компьютерного зрения пока разная: один тип болот нейросеть определяет с точностью 92%, а над другими еще предстоит поработать», — рассказал Дмитрий.
Исследование получилось мультидисциплинарным и выполнено в рамках сразу двух государственных заданий ТюмГУ: изучение болот осуществлялось в рамках НИР ГЗ «Тюменский карбоновый полигон» (FEWZ-2024−0016), а компьютерное зрение — в рамках НИР ГЗ «Фундаментальные проблемы методики разработки и связанного с ней правового и этического регулирования в сфере применения систем и моделей искусственного интеллекта» (FEWZ-2024−0052).
Молодые ученые планируют продолжить работу: увеличить обучающую выборку, включить в нее дополнительные спектральные каналы и оптимизировать архитектуру модели. В качестве объекта исследования выбран Тобольский район Тюменской области, характеризующийся высокой степенью заболоченности.
Источник:
Управление стратегических коммуникаций ТюмГУ
Управление стратегических коммуникаций ТюмГУ
Рубрики:
Теги:
Читайте также
