Открываем планету заново: как искусственный интеллект помогает в работе географов

Мы уже сообщали о том, что Русское географическое общество стало партнером крупнейшего в России фестиваля по алгоритмическому программированию и искусственному интеллекту (ИИ) RuCode в части реализации образовательного проекта «Классный час для школьников "Искусственный интеллект для каждого"», методические материалы для которого подготовили преподаватели Московского физико-технического института (МФТИ). Пятеро молодых ученых — географы, биологи, почвоведы — в формате коротких видео поделились своими знаниями о том, как цифровые технологии помогают им в работе, и о перспективах, которые открывает перед всеми нами ИИ.

О новых горизонтах науки о Земле вследствие появления ИИ рассказал старший научный сотрудник МГУ им. М. В. Ломоносова, кандидат географических наук Иван Семенков.

В качестве примера он, в частности, привел использование разнообразных моделей для предсказания погоды:

— Современная модель GraphCast прошла обучение на массиве данных с 1979 по 2017 год и резко улучшила качество прогноза. Использование цифровых технологий дает надежду на то, что предсказание погоды и наше понимание того, как она меняется, в будущем будут улучшаться по мере развития этой модели или тех, что придут ей на смену.

Кроме того, по словам Ивана, ИИ используется при выборе участков для полевых работ в ходе подсчета бюджета углерода, в процессе почвенного картографирования, при томографии почв. Нейросети уже сейчас являются частью процесса цифровизации сельского хозяйства.

Инженер машинного обучения, старший преподаватель кафедры геоэкологии и мониторинга окружающей среды Воронежского государственного университета Дмитрий Сарычев поделился своими наблюдениями о том, как ИИ помогает картографам собирать пространственные данные, наносить их на карты и устранять ошибки, а также делать более точные прогнозы пожарной опасности, наводнений, землетрясений и прочих опасных явлений с привязкой ко времени и пространству.

— Этот список прикладных задач с ярким применением ИИ можно продолжать, — сказал он. — Но отдельно я остановился на том, как происходит дешифрирование данных дистанционного зондирования Земли, как научить машину считывать образы подобно человеку, как работают алгоритмы нейросети и почему их применение позволяет экономить годы ручного труда по сбору статистики.

Старший научный сотрудник Института географии РАН Александр Кренке поведал о так называемом адаптивном сельском хозяйстве, которое умело подстраивается под внешние условия. А помогает в этом опять-таки ИИ.

Для земледельца природа является своего рода поставщиком «экосистемных услуг» — иными словами, агроэкологических условий. Помимо солнца и влаги, это почвенное плодородие, обмен веществ в биогеохимических круговоротах и многое другое.

— Исследование этих «услуг» — в том числе задача обработки больших данных и машинного обучения, — пояснил Александр. — Чтобы обеспечить высокопродуктивное сельское хозяйство, нужно хорошо знать сами эти «услуги» и желательно понимать их динамику. В противном случае можно не только потерять урожай, но и просто погубить землю.

Заведующий лабораторией цифровых двойников агроландшафтов, руководитель ситуационно-аналитического центра Почвенного института им. В. В. Докучаева, кандидат биологических наук Дмитрий Фомин рассказал об использовании так называемых больших языковых моделей в сельском хозяйстве. Одна из их прикладных функций — это цифровой ассистент агронома.

Сегодня накоплено огромное количество информации в научных статьях, регламентирующих документах и методических пособиях. Только чтобы прочитать это все, уйдет масса времени. Нужно еще и осмыслить информацию, выделить суть, а главное — извлечь для практической деятельности именно то, что нужно в конкретном случае. Вот эту работу уже умеет делать ИИ — в частности, технология больших языковых моделей.

— Не каждый фермер является агрономом, но он должен знать, что происходит у него на полях, — подчеркнул наш эксперт. — Что может языковая модель? Упростить сложную профессиональную информацию и выдать персонализированные рекомендации для конкретного фермера, работающего в конкретном регионе и даже на конкретном поле.

Тему использования ИИ в биогеографии раскрыла младший научный сотрудник Института географии РАН Ангелина Гнеденко.

— Формат классных часов «Искусственный интеллект для каждого» в рамках Фестиваля RuCode — важный шаг к повышению цифровой грамотности школьников, — отметил руководитель Программного комитета Всероссийского фестиваля по искусственному интеллекту и алгоритмическому программированию RuCode, директор Высшей школы программной инженерии МФТИ Алексей Малеев. — В эпоху цифровизации умение работать с технологиями искусственного интеллекта является необходимым навыком для каждого человека. Классные часы — это уникальная возможность познакомить учеников с миром цифровых инноваций, развить их логическое мышление и творческие способности. Мы создаём будущее, инвестируя в образование и технологии уже сегодня.

Айвар Валеев