AI определяет возможные зоны лесных пожаров

Уже несколько лет подряд разные страны мира, в том числе США, сталкиваются с разрушительными лесными пожарами. Чтобы рассчитать зоны риска, ученые из Стэнфорда предложили прогнозировать последствия пожаров с помощью технологий машинного обучения и спутниковых снимков. 

Если сейчас эксперты изучают уровень влажности подверженных угрозе пожаров лесов и кустарников вручную, то технологии кардинально изменят этот процесс. Ученые из из Стэнфорда предлагают задействовать «радиолокационную станцию с синтезированной апертурой (synthetic aperture radar)» спутников Sentinel (Европейская космическая программа « Коперник»), волны которых способны проникать сквозь полог леса и отображать поверхность грунта под ним.

Ученые показали новые снимки, которые на постоянной основе собирались с 2016 года. Модели машинного обучения изучали снимки и принимали во внимание данные экспертных оценок Лесной службы США. Изучив множество информации, система соотнесла особенности изображений с истинными измерениями.

Впоследствии, путем формирования прогнозов на основе старых данных с уже известными результатами,  ученые протестировали интеллектуального агента (IA). Результаты IA показали высокую точность для лесов с кустарниковой растительностью (распространенный биом на западе США). 

Решение может генерировать прогнозы на сезон пожарной опасности, советовать местным властям и лесничим принимать решения для профилактики пожаров и минимизации ущерба для населения.