Будущее наступило: о возможностях искусственного интеллекта в науках о Земле рассказали молодые ученые Института географии РАН

Искусственный интеллект (ИИ) стал более доступен людям, он используется ими в повседневной жизни для написания простых текстов, создания реалистичных изображений и пр. С внедрением ИИ изменения произошли и в науках о Земле. Какие – рассказывают молодые ученые Института географии РАН Александр Кренке и Ангелина Гнеденко.

«Использование методов машинного обучения, применение сложных форм математической статистики и разные варианты предиктивных моделей, основанных на вычислениях и связанных с большими данными, уже в 2000-х годах использовались коллективом нашего коллеги из Института проблем экологии и эволюции РАН Юрия Георгиевича Пузаченко, – говорит биогеограф Института географии РАН Александр Кренке. – Неизбежность применения этих методов, а также необходимость развития инструментов массовых наблюдений за состоянием среды, например, таких как дистанционное зондирование, было очевидно ведущим экологам и географам еще 30-40 лет назад. Без этого не состоялись бы программы LANDSAT, Fluxnet и пр., без которых современное представление о Земле стало бы невозможно. Сегодня коллектив, образовавшийся на базе школы Ю.Г. Пузаченко, и я лично используем большие данные и методы машинного обучения в решении всех задач – от расчета связности сети ООПТ до сельскохозяйственного агропроектирования. Все наши работы – это комбинация полевых данных, данных дистанционного зондирования и сопутствующих им климатических гридов и цифровых моделей рельефа. Агропроектирование для нужд сельского хозяйства осуществляется нами на территориях от 2000 до 50000 га. Сюда входят оценки экологических рисков ведения различной хозяйственной деятельности, в том числе с выходом на финансовые показатели, оценку экосистемных услуг».

По словам Александра Кренке, в настоящее время происходит настоящий взрыв возможностей и задач, связанных с применением машинного обучения на различных пространственных наборах данных и временных рядах. Почти все задачи географии и экологии – от урбанистики до глобальных круговоротов веществ – задействуют методы, связанные с большими данными и машинным обучением. В инженерной экологии, обеспечивающей лесное и сельское хозяйство, а также другие отрасли, непосредственно связанные с «экологической» частью природного капитала, также происходит стремительное «взросление» этих методов.

«Применение методов машинного обучения требует понимания принципов работы конкретного используемого метода, а рационализация выбора методики – понимания теории машинного обучения в целом, поэтому, на мой взгляд, молодым исследователям необходимо смотреть в сторону дополнительного образования по этим специальностям», – уверен Александр Кренке.

Как отмечает биогеограф Института географии РАН Ангелина Гнеденко, нейронные сети активно используются и в работах, требующих подсчета специфических объектов, например, определенного вида млекопитающих или птиц: «В рамках научно-исследовательской работы «Биогеографические последствия изменений климата в Российской Арктике» наша команда попробовала применить ИИ для оценки численности белощёкой казарки внутри гнездовой колонии, раскинувшейся на десятки квадратных километров. Такая работа требует большого количества усилий со стороны всей научной группы, ведь для работы ИИ нужно собрать качественную обучающую выборку, подготовить материалы для распознавания образов, настроить саму модель. В результате мы получаем не только численность населения гнездовой колонии, но и то, как вид распределен внутри нее, какие местообитания предпочитает», – говорит Ангелина Гнеденко.

В этом году исполняется пять лет крупнейшему российскому фестивалю по алгоритмическому программированию и искусственному интеллекту RuCode, инициатором которого является Московский физико-технический институт (МФТИ). В части реализации образовательного проекта «Классный час для школьников "Искусственный интеллект для каждого"» партнером фестиваля выступило Русское географическое общество, собравшеее под своей эгидой молодых географов, активно применяющих ИИ в своих исследованиях. О том, как именно они используют ИИ и что именно изменилось в их работе с приходом нейросетей, ученые рассказали в своих видео сообщениях, которые вскоре будут выложены в общий доступ.

Участники благодарят Консорциум «РИТМ углерода» за возможность участия в проекте РГО.

Фото сгенерировано Freepik

Источник: vk.com

Комментарии: