В Ставрополе разработали алгоритмы по предотвращению лесных пожаров

Участники хакатона по искусственному интеллекту нашли технологичные решения для борьбы с катастрофой

В начале сентября в Ставрополе назвали победителей хакатона по искусственному интеллекту. Это было третье по счету мероприятие из 116 хакатонов и лекций по работе с ИИ, которые проходят во всех регионах России в рамках реализации федерального проекта «Искусственный интеллект».

С 3 по 5 сентября в Северо-Кавказском федеральном университете 12 команд, из которых 9 дошли до финала, занимались разработкой алгоритма, позволяющего прогнозировать среднесуточный прирост площади крупного ландшафтного пожара.

Победителями третьего хакатона по искусственному интеллекту стали команды:

1. Profit (Санкт-Петербург, Москва, Ставрополь)

Участники команды: Павел Алексеев, Татьяна Литовченко, Егор Пустовит. Команда разработала алгоритм, позволяющий предотвратить пожары на ранней стадии. На основе этого алгоритма для каждой координаты клеточного автомата подгружаются данные (метео, география, тип поверхности — вода, лес, камни, растительность) и выполняются предсказания распространения огня. Они использовали алгоритмы машинного обучения lightgbm, catboost, KDTree.

2. AIForestFire (Ставропольский край)

Участники команды: Владимир Антонов, Николай Свистунов, Игорь Стручков, Михаил Гурчинский, Сергей Рябцев. Решение, которое предложила команда, заключается в предсказании не только общей площади пожара, но и в определении его точных очертаний. Преобразуя полигоны в конкретные изображения, в дальнейшем удастся по картинке текущего состояния пожара предсказать поведение пожара в дальнейшем. Преимущество такого подхода заключается в том, что можно добавлять неограниченное количество новых признаков, при этом принцип модели не меняется.

3. «Выход есть» (Ставропольский край)

Участники команды: Владимир Шальнев, Михаил Духно, Софья Гробова. Решение команды представляет собой нейросеть, которая получает на вход строку координат и выводит на их основе текущий план местности, потом рассчитывает дальнейший путь распространения пожара. В работе использованы TensorFlow, Pandas, Geopandas, Numpy.

«Подобные хакатоны очень важны. В данном случае, для поиска решений по охране лесов от пожаров. Технологии искусственного интеллекта способны облегчить работу по мониторингу за лесами, а также помочь в поиске наиболее рациональных решений как в предотвращении лесных пожаров, так и в их эффективной профилактике с уже имеющимися инструментами»

Роман Ковтун, консультант Управления развития информационных систем и государственного лесного реестра, Рослесхоз.

В общей сложности на хакатон зарегистрировалось более 100 участников. При этом география хакатона вышла далеко за пределы Ставропольского края.

Проректор по молодежной политике Северо-Кавказского федерального университета Азамат Люев отметил, что хакатон позволил его участникам не только провести скрининг своих профессиональных дефицитов для определения индивидуальных траекторий дальнейшего обучения и развития, но и совместными усилиями приблизиться к решению очень важных для безопасности общества проблем, связанных с природными пожарами.

Ранее +1 Платформа рассказывала, как цифровизация поможет предприятиям оптимизировать свою работу. Интеграция IT-технологий приведет промышленные предприятия к таким положительным эффектам, как улучшение качества продукции, повышение уровня безопасности для окружающей среды и здоровья сотрудников, а также рост производительности.

Подписывайтесь на наш канал в Яндекс.Дзен.

Фотографии: netrun78 / iStock

Читайте также