Пензенский государственный университет создал программу с искусственным интеллектом для прогнозирования лесных пожаров. Как сообщила пресс-служба Минобрнауки РФ, в основе решения — нейросеть, обученная на тысячах аэрокосмических снимков: 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. Разработку могут использовать сотрудники МЧС, лесники и егеря для своевременного предотвращения возгораний.
Наша программа предназначена для построения и обучения нейро-нечеткой адаптивной модели оценки пожароопасности на основе синтеза нечеткой логики Мамдани и глубокой нейронной сети. Реализованная методика включает этап предварительной обработки мультиформатных входных данных.
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.
Программа использует адаптивное обучение с обратной связью: это позволяет постоянно уточнять и улучшать модель — как при поступлении новых данных, так и после внесения экспертных корректировок. Нейросеть обучена на снимках из открытых баз данных и способна выявлять признаки пожароопасных ситуаций — например, бурелом, который может стать источником возгорания.
По словам научного руководителя проекта, доктора технических наук, профессора ПГУ Николая Юркова, 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 высокую эффективность решения: точность прогноза достигает 90%, а результат формируется всего за несколько секунд.
На текущем этапе программная реализация служит для проверки работоспособности научных концепций. Если апробация пройдет успешно, будет создана удобная версия программы для конечных пользователей.
Ранее Наука Mail рассказывала о том, как искусственный интеллект собирает цифровой портрет планеты и помогает экологам.
