В Пермском крае искусственному интеллекту доверили контролировать лесные возгорания

В тестовом режиме в региональной цифровой интеллектуальной системе "Умный лес" был внедрен новый функционал, который позволяет искусственному интеллекту прогнозировать лесные пожары и развитие уже возникшего пожара на определенный период времени, учитывая конкретные погодные условия и используя архивные данные и космические снимки.

Владимир Рындин, главный разработчик системы, объясняет, что в течение пожароопасного сезона 2023 года будут внесены необходимые корректировки для оптимального функционирования системы. 

Для определения вероятности возникновения пожара используется машинное обучение, которое анализирует данные о прошлых пожарах и ряд факторов. Среди этих факторов учитываются таксационные характеристики каждого лесного участка, метеорологические показатели за предыдущий период - температура, влажность, осадки, скорость ветра; параметры рельефа - высота, уклон, экспозиция склонов, влажность почвы; а также расстояние до ближайших дорог и населенных пунктов. 

Петр Шиловских, министр информационного развития и связи, отмечает, что в модели также учитывается, например, то, что пожар распространяется быстрее днем при движении вверх по склону, чем при спуске. Он также отмечает, что в ближайшем будущем система будет доработана до окончательного состояния.

Эксперты считают, что проект имеет большие перспективы, так как природные пожары являются острым вопросом не только для данного региона, но и для других регионов. Поэтому важно определить районы и условия, при которых вероятность возникновения пожаров наиболее высока. 

Разработчики модели поясняют, что в системе пользователь задает определенную дату и лесной участок в границах лесного фонда Пермского края, для которых происходит запрос к различным статистическим данным. Эти данные рассчитаны для 10-дневного периода до указанной даты. После ввода условий возможного пожара и анализа архивной информации новые данные с метеостанций передаются на компьютер, где лесные участки классифицируются по вероятности возгорания от 0 до 100%.