Российские ученые задействовали нейронные сети для спасения лесов на планете. С помощью искусственного интеллекта команда специалистов научилась определять деревья, пораженные вредителями, на ранних стадиях заражения. Статья, описывающая разработку, была опубликована в журнале Q1 “IEEE Access”. Информацией делится “Российская газета”.
Сообщается, что новая разработка позволит своевременно принимать профилактические меры в случае заражения деревьев.
Для диагностики леса специалисты использовали беспилотные летательные аппараты и алгоритмы глубоких нейронных сетей YOLO (You Only Look Once – “посмотреть только один раз”), позволяющие быстро идентифицировать объекты в режиме реального времени. Этими объектами, конечно же, были деревья – в данном случае норвежская или европейская ель, распространенная во многих странах.
Доцент кафедры искусственного интеллекта СФУ, к.т.н. Анастасия Сафонова рассказала, что специалисты сравнили различные архитектуры нейронных сетей, протестировали их и определили лучший вариант для обнаружения зараженных деревьев. Средняя точность достигала 95%, что стало лучшим результатом.
Кроме того, уточняется, что искусственный интеллект может быть настроен на обнаружение различных вредителей и любых видов деревьев. Это позволит сократить время на проведение мониторинга и принятие мер по предотвращению лесных эпидемий.
В состав научной группы вошли трое ученых Сибирского федерального университета (СФУ) и представитель Санкт-Петербургского государственного электротехнического университета «ЛЭТИ» им. В.И.Ульянова
