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.