Нейросеть увидит оползень из космоса и покажет его спасателям

Студент университета создал упрощенную модель ИИ, которая не уступает громоздким системам в точности распознавания оползней на космических снимках. Компактная сеть работает на дешевом оборудовании и отдает спасательным командам понятные карты прямо в момент, когда дорога буквально каждая секунда.

Новая компьютерная модель на базе ИИ в разы быстрее громоздких аналогов картографирует оползни и другие стихийные бедствия

Источник: Unsplash

Компьютерная модель на базе искусственного интеллекта, которая в разы быстрее и дешевле громоздких аналогов картографирует оползни и другие стихийные бедствия по спутниковым снимкам, описана в журнале Frontiers in Remote Sensing. Ведущим автором статьи стал Арсалаан Ахмад, только что окончивший бакалавриат по информатике в Университете Кардиффа, а его соавторы — наставники доктор Октай Каракуш и профессор Пол Росин.

Идею подсказала география родного Омана, где Ахмад вырос среди гор. «Я всерьез увлекся оползнями, живя среди гор», — вспоминает автор. Местные власти при строительстве дорог и поселений, стараются предусмотреть защиту от природных катастроф, которых становится больше из-за изменения климата.

Нынешние модели перегружены примерно тридцатью слоями данных, поэтому работают медленно, стоят дорого и почти не поддаются проверке — это называют проблемой «черного ящика». Команда Ахмада взяла за основу рамочный подход, отсекающий избыточные данные. Компактная модель всего с восемью каналами сохраняет точность гигантских систем, но трудится заметно быстрее. По расчетам авторов, спасательный искусственный интеллект сможет запускаться на дешевом оборудовании и в условиях ограниченных ресурсов, выдавая спасателям быстрые и объяснимые карты, когда счет идет на секунды.

Шанс воплотить замысел дала стажировка прямо на кампусе. Ахмад обратился к нескольким профессорам с идеей заняться сегментацией оползней, но большинство отнеслось к предложению довольно скептически. Зато Пол Росин, преподававший вычислительную математику, идею одобрил и посоветовал оформить заявку на стажировку. Студент изучил разные подходы, встречался с наставником, и заявку приняли — вместе с полной свободой вести проект от начала до конца.

Росин, специалист по компьютерному зрению в Школе компьютерных наук и информатики Кардиффа, отмечает, что идеальный исход кампусных стажировок — публикация, а на его памяти такое случается редко, однако в этот раз получилось. Пришлось осваивать много новой информации и писать научный текст под нагрузкой обычных занятий, но студент справился.

Спасательный искусственный интеллект сможет запускаться на дешевом оборудовании и в условиях ограниченных ресурсов, выдавая спасателям быстрые и объяснимые карты, когда счет идет на секунды

Источник: Frontiers in Remote Sensing

После защиты диплома 23-летний Ахмад вошел в осенний набор 2026 года бизнес-инкубатора Entrepreneurs First, отобравшего его в число лучших двух процентов из трех тысяч претендентов. До аспирантуры он намерен заняться стартапом в энергетике и климатических технологиях, превращая наработки по зондированию и компьютерному зрению в коммерческие продукты, а мысль о докторской не отбрасывает — просто на потом.

Ранее Наука Mail рассказывала, что новая технология ИИ помогает смартфонам запоминать знания.