Российские учёные исследуют тундру с помощью нейросетей

Искусственный интеллект в сотни раз ускорил анализ изменений сибирской экосистемы

Российские учёные из Института проблем экологии и эволюции Российской академии наук и Высшей школы экономики совместно с зарубежными коллегами разработали инновационный метод изучения сибирской тундры с применением нейросетевых технологий.

Новый подход позволяет очень быстро анализировать спутниковые снимки и отслеживать распространение кустарниковой ольхи в арктических регионах России.

В ходе исследования, охватившего три ключевых участка сибирской субарктики, нейросеть обработала около миллиона фрагментов ландшафта по снимкам высокого разрешения за последние 10-15 лет. Как пояснила старший научный сотрудник Института Ксения Ермохина, разработанный алгоритм автоматически классифицирует территорию по четырём категориям — от открытых пространств до плотных кустарниковых зарослей.

Учёные сделали вывод о значительной динамике зарастания тундры — скорость распространения ольхи варьируется от 2,4 до 26,1% за десятилетие в зависимости от местных условий. Эти изменения имеют важное значение для климата всей Арктики.