Научная группа Пензенского государственного университета создала программный комплекс с искусственным интеллектом, предназначенный для прогноза вероятности лесных пожаров.
Система основана на нейросетевых алгоритмах, которые обучены на тысячах изображений, полученных со спутников, беспилотников и вертолетов. По замыслу разработчиков, программой смогут пользоваться сотрудники МЧС, лесного хозяйства и егерской службы для выявления зон повышенного риска и профилактики возгораний.
Проект реализован на кафедре конструирования радиоаппаратуры ПГУ под руководством профессора Николая Юркова. Программа обрабатывает метеорологическую информацию, геопространственные параметры и экспертные оценки, представленные в числовом, категориальном и лингвистическом форматах. На этой основе формируется интегральная оценка пожарной опасности на конкретной территории.
По данным научного коллектива, заложенная в систему нейросетевая модель анализирует снимки местности и выявляет факторы, связанные с повышением риска огня, включая участки бурелома и другие потенциально опасные зоны. Эти данные позволяют заранее планировать выезды специалистов и проведение профилактических мероприятий.
Разработчики отмечают, что точность прогноза на текущем этапе приближается к 90% при времени обработки запроса в пределах нескольких секунд. Это позволяет использовать технологию в режиме практически реального времени.
Интерес к системе проявило региональное управление МЧС, где рассматривают возможность запуска пилотного проекта на территории Пензенской области в пожароопасный сезон. Ученые продолжают совершенствовать математические модели и тестировать алгоритмы на новых массивах данных для повышения надежности и устойчивости прогноза.