Специалисты Пензенского государственного университета (ПГУ) создали программное обеспечение с использованием искусственного интеллекта, предназначенное для прогнозирования лесных пожаров. Об этом проинформировала пресс-служба Министерства науки и высшего образования Российской Федерации.
Архитектура и обучение нейросети
Нейросетевой алгоритм прошел обучение на обширных массивах данных, включающих тысячи изображений со спутников, квадрокоптеров и вертолетов. В основе работы программы лежит анализ метеорологических показателей, геопространственной информации, а также экспертных оценок, представленных в различных форматах: числовом, категориальном или лингвистическом. Система обладает гибридной архитектурой, интегрирующей нейросетевой модуль и блок нечеткой логики. Такая комбинация позволяет эффективно выявлять индикаторы пожароопасных факторов, например, бурелом, и тем самым определять потенциально уязвимые территории.
Производительность и точность
На этапе тестирования прототип показал точность прогнозирования, достигающую почти 90%. Существенным преимуществом является скорость обработки данных: система формирует итоговый прогноз всего за несколько секунд. Одной из ключевых особенностей разработки является её способность к самообучению. Это означает, что программа может самостоятельно адаптировать и уточнять свою прогностическую модель по мере поступления новых данных или экспертных корректировок, повышая тем самым свою эффективность с течением времени.
Целевая аудитория и применение
Данная разработка ориентирована на практическое применение сотрудниками МЧС, работниками лесного хозяйства и егерями, предоставляя им инструмент для оперативного реагирования и минимизации рисков возникновения и распространения лесных пожаров.