ИИ повысил точность прогноза разливов нефти на 25%

Разливы углеводородов — одни из самых опасных экологических катастроф. Теперь ученые создали систему с искусственным интеллектом, которая помогает спасателям работать быстрее.

Крупнейшая авария в Мексиканском заливе стала уроком для экологов и инженеров

Источник: Береговая охрана США

До сих пор прогноз строился с помощью цифровых моделей вроде MEDSLIK-II, которые имитируют движение нефтяных пятен в море. Точность таких расчетов зависела от ручной настройки параметров. Специалисты не всегда могли точно настроить модель и учесть сложные условия океана и атмосферы.

В новой работе исследователи использовали метод байесовской оптимизации, при котором модель сама «учится» на спутниковых снимках и подстраивает параметры, уточняя расчеты в реальном времени. Такой подход объединяет надежность физики и гибкость машинного обучения. Новое исследование опубликовано в журнале Ecological Informatics.

Новая модель учитывает реальные наблюдения из космоса и повышает точность расчетов

Источник: NASA

Систему испытали на разливе углеводородов у побережья Сирии в 2021 году, когда в море попало больше 12 тысяч кубометров нефти.

Результат оказался впечатляющим: точность отрисовки формы пятна выросла на 20%, и его движения на 25%. Для спасателей такая разница означает больше времени и меньше ущерба для экологии.

Сочетание физики и искусственного интеллекта дает спасателям время для быстрого реагирования

Источник: Ecological Informatics

Искусственный интеллект не заменяет физику процессов, а помогает ей. Он ускоряет расчет моделей, снижает ошибки и может быть применен в других регионах. Этот подход можно масштабировать для составления прогнозов океанических течений или атмосферных явлений.

Ранее Наука Mail рассказывала о последствиях аварии на платформе Deepwater Horizon, которая 15 лет назад превратила Мексиканский залив в зону экологической катастрофы.