Российские ученые создали нейросеть для прогнозирования лесных пожаров с точностью прогноза до 90%

Специалисты Пензенского государственного университета разработали нейросеть, способную предсказывать лесные пожары за считанные секунды. Как сообщили ТАСС в Минобрнауки РФ, точность прогноза приближается к 90%, что поможет МЧС и лесникам предотвращать возгорания на ранних стадиях.

Ученые Пензенского государственного университета (ПГУ) представили инновационную разработку — нейросеть, которая с высокой точностью определяет риски возгораний в лесных массивах. Система предназначена для сотрудников МЧС, лесничеств и егерей и призвана предотвращать катастрофы еще до того, как вспыхнет пламя.

Как пояснили в пресс-службе Минобрнауки, искусственный интеллект обучали на тысячах снимков, полученных со спутников, квадрокоптеров и вертолетов. В основе программы лежит гибридная нейро-нечеткая адаптивная модель, объединяющая нечеткую логику Мамдани и глубокую нейронную сеть.

Технический консультант проекта Игорь Кочегаров пояснил, что уникальность методики в способности одновременно анализировать разнородные данные: метеорологические сводки, геопространственную информацию и даже экспертные оценки, которые могут поступать не только в цифровом, но и в лингвистическом формате. Второй консультант Илья Рыбаков добавил, что программа конвертирует все сведения в единую структуру, нормализует их и передает в гибридную архитектуру для анализа.

Важнейшая особенность системы — самообучение. Модель уточняется по мере поступления новых сведений или корректировок от специалистов. Сейчас нейросеть уже обучена на открытых базах данных и умеет распознавать признаки пожароопасных ситуаций, такие как буреломы и сухостои.

Научный руководитель проекта Николай Юрков описал алгоритм работы: ИИ прогоняет поступающие снимки через созданную модель, строит внутренние матрицы и за секунды выявляет потенциально опасные участки. Тестирование на экспериментальных данных подтвердило эффективность — точность прогноза приближается к 90%.