Анализ, прогнозирование, переработка: как нейросети спасают планету

Читать в полной версии

Развитие технологий дает людям возможность улучшить качество жизни, в том числе и окружающую среду. Инновации могут спасти человечество от стремительных изменений климата, предотвратить вымирание редких видов животных и исчезновение растений: некоторые эксперты полагают, что 79% Целей устойчивого развития ООН могут быть достигнуты с применением искусственного интеллекта.

Точки соприкосновения: ИИ и экология

Искусственный интеллект уже довольно давно интегрирован как в промышленность (управление оборудованием, оптимизация логистики), так и в нашу повседневную жизнь в городах (видеоаналитика, технологии «безопасного города»). Но, пожалуй, одним из самых ярких примеров его качественного влияния на нашу жизнь служит применение в сфере экологии.

Прогнозирование природных катаклизмов, основывающееся на ряде физических законов и сбора наблюдений, стало более точным и быстрым. Задачу, на которую человек тратит дни, суперкомпьютер с ИИ способен выполнить за пару минут.

Возможность такого полезного применения ИИ не обошли вниманием крупные корпорации вроде Microsoft или Google. Например, в 2018 году Microsoft совместно с National Geographic объявили о запуске программы грантов на $1 млн для разработки технологии ИИ в экологических отраслях. А Google в рамках партнерства с ООН предоставил природоохранным организациям и правительствам информацию о воздействии человека на экологическую обстановку в мире в реальном времени.

Экологичный ИИ: кто и как применяет

Способности искусственного интеллекта открывают возможность изменения мира к лучшему. И здесь имеется ввиду не цифровизация всего и вся, а поиск наиболее эффективных решений в важных для человечества областях. Одной из болезненных точек на сегодняшний день является экология.

«Умный» сбор и сортировка вторсырья

То, что объем мусора, который генерирует человечество, лучше перерабатывать, а не отправлять на полигоны, уже стало аксиомой. Именно поэтому экономика замкнутого цикла продолжает активное развитие по всему миру. Но для того чтобы это было возможно, нужны способы сбора отходов: доступные, понятные и выгодные для обычного человека.

Например, у российской компании EcoPoint появилась идея создания умных пунктов приема вторсырья, которые работают с применением технологий ИИ. С помощью машинного зрения аппараты классифицируют и принимают в различных объемах ПЭТ-бутылки, алюминиевые банки и все виды макулатуры. Искусственный интеллект помогает аппаратам определять тип, качество и количество вторсырья.

Далее процесс сбора и переработки отходов продолжает робот на сортировочной станции. Эта работа монотонна, и сейчас на рынке появляются разные предложения для замены ручного труда машинами. Например, финская компания ZenRobotics создала роботизированную технологию, которая объединяет три этапа сортировки: металл/не металл, тяжелое/не тяжелое, ручной этап. Технология искусственного интеллекта в этих устройствах базируется на адаптивном алгоритме поиска — то есть алгоритм «подстраивается» под новые вводные, чтобы выдавать лучший результат.

Прогнозирование загрязнения воздуха

Одна из главных сфер применения искусственного интеллекта в экологии — мониторинг воздуха. Проблему загрязнения в городах или регионах нельзя решить мгновенно с помощью какого-то одного устройства. Но эту проблему можно изучить, чтобы выстроить планомерную стратегию ее решения. И здесь не обойтись без мониторинга.

Еще в 2016 году, до появления общедоступных карт вроде breath.moscow, ученые из Новосибирского Академгородка занялись разработкой стартапа CityAir — платформы для построения и объединения сетей мониторинга атмосферного воздуха. Проект реализовали в 2018 году, он помогает анализировать и управлять качеством воздуха, рассчитывать траектории выбросов, делать прогнозы, измерять загрязнители и тд.

Для формирования прогнозов состояния воздушной среды используются данные со станций контроля качества воздуха, которые устанавливаются на промышленных предприятиях, в разных точках города и пригородов. Результаты регулярных сравнительных испытаний показали, что решения компании обеспечивают высокую точность, а значит, могут эффективно дополнять уже существующие сети мониторинга.

В настоящий момент CityAir сотрудничает с различными технологическими компаниями и исследовательскими центрами. Программное обеспечение и оборудование используют регионы России и крупные предприятия: «Норникель», НЛМК, РМК и другие.

Также есть калькулятор, объединяющий глобальные правительственные, краудсорсинговые и спутниковые данные о качестве воздуха с данными о населении. Система разработана на базе программы ООН по окружающей среде (ЮНЕП) в сотрудничестве со швейцарской технологической компанией по качеству воздуха IQAir. Она применяет искусственный интеллект для расчета загрязнения воздуха, особенно мелкодисперсным твердым частицам (PM2,5), которые вызывают различные заболевания. Расчет загрязнения происходит в режиме реального времени и отображается на глобальной интерактивной карте качества воздуха в Центре оценки состояния окружающей среды ЮНЕП.

Мониторинг водных объектов

Компания «СМИС Эксперт» разработала комплексную систему автоматизированного мониторинга водных объектов, включающих водохозяйственные системы, гидротехнические сооружения, акватории и бассейны. Мониторинг осуществляется по физическим, химическим, гидробиологическим и гидрометрическим параметрам с применением высокоточных измерительных приборов и специального ПО.

Мониторинг водного дна и берегов — это наблюдение за естественным природным и антропогенным влиянием на водоемы и их прибрежные территории. Технология машинного обучения помогает определять состав, качество и чистоту воды, выявлять русловые процессы, скорость течения рек, уровень воды, ледовые образования и глубинные промерзания, состояние общей водной экосистемы, прогнозировать береговую эрозию.

Сохранение флоры и фауны

Ежегодно в результате лесных пожаров гибнут миллионы животных и растений, разрушаются целые экосистемы. Согласно подсчетам экспертов Greenpeace после пожаров в лесах Сибири в 2019-м, на территориях, затронутых огнем, жили более 5500 соболей, 300 медведей, около 2700 диких северных оленей и 1500 лосей. Такая же пугающая статистика приводится по итогам пожаров в Австралии в 2020 году: около 3 млрд животных погибли и покинули места обитания.

Своевременно и эффективно реагировать на такие катастрофы можно благодаря искусственному интеллекту. Так, компания Overstory AI применяет машинное обучение для обработки спутниковых снимков и климатических данных. На основе извлеченных данных проект предотвращает лесные пожары в режиме реального времени и позволяет незамедлительно реагировать на появление очагов возгорания.

Система анализирует состояние всех растительных массивов Земли. Overstory предоставляет коммунальным службам наглядную карту и анализ рисков перебоев электроэнергии, выносит рекомендации для оптимизации управления электроресурсами и лесными территориями. Такая разработка помогает сокращать время на анализ данных, сразу узнавать о возникновении огня и точно определять его расположение.

Среди решений российских разработчиков есть, например, система оперативного мониторинга природных пожаров «Карта пожаров». Сервис разработан российской компанией «СКАНЭКС» и базируется на технологиях анализа спутниковой информации. Основой технологии является алгоритм автоматического детектирования пожаров по «тепловым» каналам космической съемки с аппаратов дистанционного зондирования Земли. Область мониторинга включает в себя не только Россию, но и другие страны на карте мира. Глобальное покрытие основывается на данных системы NASA FIRMS. Информация о пожарах публикуется на интерактивной карте с предоставлением необходимых инструментов просмотра и навигации.