Российский аспирант предсказывает наводнения с помощью ИИ
Исследования объединяют спутниковые снимки, данные с дронов и алгоритмы машинного обучения
В России аспирант Забайкальского государственного университета Денис Кочев работает над технологией, которая с помощью искусственного интеллекта помогает определять паводкоопасные территории и предупреждать наводнения, сообщили в пресс-службе вуза.
По мнению ученого, наводнения – одно из самых разрушительных природных явлений, на борьбу с которыми уходит много ресурсов. Особенно актуальна эта проблема для Забайкалья, где паводки – не редкость. Аспирант исследует, как нейросеть может предсказать паводки, вовремя предупредить жителей и тем самым сократить масштаб последствий.
Гибридный метод анализа данных
Денис Кочев объединил спутниковые снимки, данные с беспилотников и алгоритмы машинного обучения, чтобы видеть, как меняются ландшафты и где вода может выйти из берегов. Нейросеть анализирует снимки со спутников и данные с дронов, а затем автоматически выделяет дороги, здания и водные объекты, выявляя зоны с возможными подтоплениями.
Чтобы спрогнозировать, где вода может выйти из берегов, исследователь использует комбинацию взгляда с орбиты и с высоты птичьего полета. Гибридный метод анализа данных, объединяющий спутниковые снимки и изображения с беспилотников, делает карты затоплений более точными. Полученные результаты показывают, какие районы потенциально находятся в опасности.
