AI valuta le conseguenze di un incendio e la crescita delle città in pochi secondi dalle immagini satellitari

Ricercatori dell'Istituto fisico-tecnico dell'Università statale di Petrozavodsk insieme a

si sono sviluppati scienziati provenienti da Germania e Gran Bretagnaun metodo universale di machine learning che consente di stimare l'entropia (caos) nelle immagini cartografiche. La tecnologia accelera in pochi secondi l’analisi dei cambiamenti nell’uso del territorio e delle risorse naturali.

Per l'addestramento del sistema immagini bidimensionalidiviso in cerchi con un certo raggio, spiegano gli scienziati. Su ciascuno di essi, i pixel sono stati collegati da una linea in modo tale che il risultato fosse una sequenza di elementi che differiscono per tono. Questo approccio consente di convertire un'immagine bidimensionale in una serie unidimensionale che può essere analizzata dal sistema.

Dopo aver addestrato il modello su diverse immagini, essoè in grado di prevedere i valori di entropia con elevata precisione già su altre immagini. L'efficacia dell'approccio è stata valutata dalla somiglianza dei valori di entropia previsti dall'intelligenza artificiale e calcolati con metodi matematici. Lo studio ha dimostrato che la precisione è passata dall'81 al 99%, mentre il tempo di elaborazione è stato ridotto da otto giorni a diversi secondi.

Un esempio di area superficiale e la corrispondente distribuzione di entropia 2D (in alto), un grafico in sezione trasversale della distribuzione di entropia (in basso). Immagine: Andrey Velichko

L'entropia è una misura di caos, irregolarità oeterogeneità, che viene utilizzata per descrivere sistemi di diversa natura. L'ordinamento di pixel di diverse "sfumature" ci consente di trarre una conclusione su come viene utilizzato questo o quel pezzo di terra. Tradizionalmente, vengono utilizzati speciali algoritmi matematici per elaborare tali dati.

Analizzando le immagini satellitari si capiscequanto la foresta ha sofferto a causa di incendi, forti venti o invasioni di parassiti, dicono gli scienziati. Inoltre, le immagini scattate nel corso degli anni possono essere utilizzate per valutare la rapidità con cui i paesaggi naturali vengono sostituiti da città o terreni agricoli.

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