Ученые из Пензы научили ИИ прогнозировать лесные пожары

Ученые Пензенского государственного университета создали программу на базе искусственного интеллекта для прогнозирования лесных пожаров.

За основу они взяли нейросеть, которую обучили на тысячах аэрокосмических снимков. Эти данные получены со спутников, а также с помощью квадрокоптеров и вертолетов.

Программа автоматически выявляет потенциально опасные зоны на изображениях и способна совершенствоваться в процессе работы за счет самообучения. Разработка будет полезна сотрудникам МЧС, лесникам и егерям для своевременного предотвращения возгораний.

Ученые сообщили, что методика способна одновременно анализировать метеорологические, геопространственные и экспертные оценки, поступающие в различной форме: числовой, категориальной и лингвистической.

«В процессе работы программы выполняется конвертация гетерогенных данных в единое представление, нормализация и подача в гибридную архитектуру, состоящую из обучаемого нейросетевого модуля и продукционного нечеткого блока», - рассказал технический консультант проекта Илья Рыбаков.

Программа использует адаптивное обучение с обратной связью, что позволяет повышать ее эффективность. Для обучения нейросети используются снимки из открытых источников, она способна выявлять признаки пожароопасных ситуаций, например, бурелом, который может стать источником возгорания.

Научный руководитель проекта, доктор технических наук, профессора ПГУ Николай Юрков рассказал, что искусственный интеллект обрабатывает поступающие снимки с помощью специальной модели: строит внутренние матрицы и выявляет потенциально опасные участки, где возможен пожар. После этого в указанные места оперативно направляют бригаду для устранения угрозы.

Тестирование показало, что точность прогноза достигает 90%, а результат формируется всего за несколько секунд.

Разработкой уже заинтересовалось региональное МЧС. В планах — запустить пилотный проект на территории Пензенской области в пожароопасный сезон.

Фото: shutterstock