Российские учёные создали уникальный алгоритм прогнозирования проседания почвы
Специалисты РУДН разработали прецизионную модель, которая с рекордной точностью предсказывает опасное оседание грунта в засушливых регионах. Новая методика сочетает машинное обучение и биоинспирированные алгоритмы
Учёные из Российского университета дружбы народов представили инновационную модель для прогнозирования проседания почвы в зонах с аридным, то есть засушливым, климатом. О разработке, которая сочетает искусственный интеллект и метаэвристическую оптимизацию, сообщило Министерство науки и высшего образования РФ.
Главная проблема, на которую направлена разработка, — риск для фундаментов зданий, дорог, сельхозугодий и систем водоснабжения из-за оседания грунта. Этот процесс особенно опасен в регионах с активным использованием подземных вод. Традиционные методы оценки часто не справляются с учётом сложного взаимодействия природных факторов и человеческой деятельности.
Новая двухэтапная методика использует алгоритм машинного обучения k-ближайших соседей (KNN) и метаэвристические методы, включая оригинальный алгоритм. Для обучения и проверки модели применялись данные спутникового дистанционного зондирования Sentinel-1, собранные с 2014 по 2020 год. В процессе анализа выявили 215 зон проседания и определили 17 ключевых факторов влияния, таких как геология, топография, плотность скважин и состояние растительности.
Рекордная точность в 95,7% и прозрачность результатов разработки делают её инструментом для предотвращения экономических последствий и экологических катастроф.
