Petrozavodsk State University의 물리학 및 기술 연구소 연구원과 함께
시스템 교육용 2차원 이미지특정 반지름을 가진 원으로 나누어진다고 과학자들은 설명합니다. 그들 각각에서 픽셀은 결과적으로 톤이 다른 일련의 요소가 되는 방식으로 선으로 연결되었습니다. 이 접근 방식을 사용하면 2차원 이미지를 시스템에서 분석할 수 있는 1차원 시리즈로 변환할 수 있습니다.
여러 이미지로 모델을 학습시킨 후이미 다른 이미지에서 높은 정확도로 엔트로피 값을 예측할 수 있습니다. 인공지능이 예측하고 수학적 방법으로 계산한 엔트로피 값의 유사성으로 접근의 유효성을 평가했다. 연구에 따르면 정확도는 81%에서 99%로, 처리 시간은 8일에서 몇 초로 단축되었습니다.
표면적 및 해당 2D 엔트로피 분포의 예(위), 엔트로피 분포의 횡단면 플롯(아래). 이미지: 안드레이 벨리치코
엔트로피는 혼돈, 불규칙 또는다른 성격의 시스템을 설명하는 데 사용되는 이질성. 서로 다른 "음영"의 픽셀 순서를 지정하면 특정 토지가 어떻게 사용되는지에 대한 결론을 도출할 수 있습니다. 전통적으로 이러한 데이터를 처리하기 위해 특별한 수학적 알고리즘이 사용됩니다.
위성 이미지를 분석하면 이해할 수 있습니다.숲이 화재, 강풍 또는 해충 침입으로 얼마나 많은 고통을 겪었는지 과학자들은 말합니다. 또한 수년에 걸쳐 촬영한 이미지를 사용하여 자연 경관이 얼마나 빨리 도시나 농지로 대체되는지 측정할 수 있습니다.
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