К гадалке не ходи. Лучше в лес
Магистрант аграрного университета Северного Зауралья Александр Галанов разрабатывает систему прогноза лесных пожаров с помощью искусственного интеллекта.
— Что вы видите в лесу? Грибы, ягоды, растения. Большинство людей в лесу смотрят под ноги, игнорируя множество других интересных деталей. По следам насекомого на коре я могу понять, что участок леса в плохом санитарном состоянии. Такие детали называются биомаркеры, их нам известно более двух тысяч, — рассказывает Александр.
Лес — это динамическое явление, изучать его сложно. Во многом из-за того, что каждое явление можно трактовать по-разному, а еще потому, что в области до сих пор нет единой базы данных насекомых.
Так как все явления в природе связаны, то по деталям и маркерам специалисты анализируют не только текущее состояние леса, но и могут строить прогнозы. Таким способом можно предсказать главную проблему последних лет — лесные пожары. Александр поделился статистикой: процент вырубки леса в десятки раз меньше того, что уничтожается пожарами.
Идея прогнозирования не нова, центр защиты леса уже пользуется статистической обработкой и сравнением данных, но делается это исключительно вручную, часто с большой погрешностью. То ли дело искусственный интеллект, который способен обрабатывать колоссальные объемы информации!
В рамках собственной научной инициативы Александр занимается разработкой и обучением нейросети, которой будут доступны десятки способов получения информации для составления прогнозов. К примеру, действенным является метод когерентного наложения: берутся космические снимки, топографические, кадастровые, метеорологические и эдафические карты, которые накладываются друг на друга. Таким образом, в каждом квартале взятого участка получается некая база данных о породах деревьев, состоянии и обитателях леса, остается лишь научить нейросеть находить в них те самые биомаркеры, учитывая природные условия. И это только один из методов, а система, которую разрабатывает Александр, способна использовать десятки методов.
— Несмотря на то, что первые тексты об изучении леса появились еще при Петре I, мы до сих пор знаем очень мало. Физики уже разлагают атомы, а мы до сих пор диаметр ствола измеряем мерной вилкой. В этой сфере с любой инициативой ты становишься первооткрывателем, — говорит Галанов. -Хороший способ проверить себя -принести в лес IT-технологии.
Прогноз не будет однозначным -версий развития событий могут быть сотни и при всем желании предотвратить все невозможно. Тут сложностей много, от непроходимости некоторых участков и до человеческого фактора (поведение человека, который решит пожарить шашлык в лесу, просчитать невозможно).
— Вот, например, феромонные ловушки. Это диспенсеры с запахом, привлекающим насекомых. Попавшиеся в них экземпляры мы можем исследовать и дополнить наши карты. Ловушки только при мне перевешивали больше десяти раз. А тут кто-то срезал ловушку, оставил на том же месте и ушел. Зачем срезал, непонятно. Ну и конечно, по статистике, в восьмидесяти процентах лесных пожаров виноват человек, — поясняет Галанов.
Александр описал свою разработку в научных статьях, которые отправлены на рецензирование и ждут публикации. Практическая часть его работы находится на стадии обучения нейросети и построении алгоритма. Все он делает сам: ходит по лесам, определяет санитарное состояние участков, выжившие после пожара деревья и подрост, ищет образцы, загружает данные и на их основе обучает нейросеть. Запустить в работу проект, который позволит получать все эти данные, не выходя из офиса, молодой ученый планирует за пять лет.
***
фото: Александр Галанов.