Naukowcy z Instytutu Fizyko-Technicznego Uniwersytetu Państwowego w Pietrozawodsku wraz z
Do uczenia systemu obrazów dwuwymiarowychpodzielone na okręgi o określonym promieniu, wyjaśniają naukowcy. Na każdym z nich piksele zostały połączone linią w taki sposób, że w efekcie powstała sekwencja elementów różniących się tonacją. Takie podejście pozwala na konwersję dwuwymiarowego obrazu na jednowymiarową serię, która może być analizowana przez system.
Po wytrenowaniu modelu na kilku obrazach, tojest w stanie przewidzieć wartości entropii z dużą dokładnością już na innych obrazach. Skuteczność podejścia oceniono na podstawie podobieństwa wartości entropii przewidywanych przez sztuczną inteligencję i obliczanych metodami matematycznymi. Badanie wykazało, że dokładność sięgnęła od 81 do 99%, a czas przetwarzania został skrócony z ośmiu dni do kilku sekund.
Przykład pola powierzchni i odpowiadającego mu rozkładu entropii 2D (na górze), wykres przekroju poprzecznego rozkładu entropii (na dole). Zdjęcie: Andriej Weliczko
Entropia jest miarą chaosu, nieregularności lubheterogeniczność, która jest używana do opisu systemów o różnej naturze. Uporządkowanie pikseli o różnych „odcieniach” pozwala nam wyciągnąć wnioski na temat sposobu wykorzystania tego lub innego kawałka ziemi. Tradycyjnie do przetwarzania takich danych wykorzystywane są specjalne algorytmy matematyczne.
Analizując zdjęcia satelitarne, można to zrozumiećjak bardzo las ucierpiał z powodu pożaru, silnych wiatrów lub inwazji szkodników, mówią naukowcy. Ponadto zdjęcia wykonane na przestrzeni lat można wykorzystać do oceny, jak szybko naturalne krajobrazy są zastępowane przez miasta lub grunty rolne.
Czytaj więcej:
Czy nauka istnieje w ekstremalnych warunkach? Odpowiadamy w liczbach
Naukowcy odkryli, kto skorzystał na śmierci dinozaurów
Spójrzcie na zdjęcie Ziemi z kosmosu: wykonał je pierwszy prywatny moduł