Российские ученые научили ИИ отличать хаос от порядка на спутниковых снимках

Российские ученые научили ИИ отличать хаос от порядка на спутниковых снимках

Российские ученые изобрели новый способ автоматической обработки спутниковых снимков. Об этом сообщает пресс-служба РНФ.

Для описания нерегулярности и «хаотичности» предметов и явлений ученые используют понятие энтропии, имеющие математическое выражение. Для анализа космических снимков поиск областей иррегулярности особенно удобен, например, сразу становятся заметны рукотворные объекты в ровном поле. Тоже самое касается и природных явлений: по расположению пикселей с разными оттенками серого можно отличить живой лес от горелого, страдающие от паразитов области от здоровых, поскольку живая биомасса выглядит более упорядоченной.

Алгоритм именно для такого рода анализа создали специалисты Физико-технического института Петрозаводского государственного университета и их немецкие и британские коллеги. Он рассчитывает значение энтропии не математически, а на основе машинного обучения: в ходе обучения он обрабатывает, классифицирует и устанавливает закономерности между небольшим набором элементов ряда. После этого она способна с высокой точностью предсказывать значения энтропии уже на других снимках. Эффективность подхода оценивалась по сходству значений энтропии, предсказанных искусственным интеллектом и рассчитанных математическими методами, и оказалась высокой (точность составила от 81 до 99%).

В результате алгоритм с высокой точностью определял границы объектов, в том числе рек, лесов, дорог и полей. Даже тусклая грунтовая дорога легко обнаруживалась и показывала всплеск энтропии. Авторы надеются, что разработка поможет значительно ускорить обработку космических целей с картографическими или природоохранными целями.