Изучением возможности сегментации облачности и снежного покрова по мультиспектральным данным занимались специалисты баллистического центра факультета космических исследований МГУ. За основу взяли сведения, полученные с помощью гидрометеорологического спутника «Электро-Л №2». В работе помогал искусственный интеллект. Информация об этом появилась на сайте университета.
В рамках исследования удалось решить важную задачу — выделить облака и снег на спутниковых снимках. Сложность заключалась в том, что в съемочной аппаратуре спутника нет нужных ИК-каналов, в которых можно было бы отличить снег от облаков за счет классических алгоритмов.
Для сегментации снимков использовали нейросеть, предварительно обученную на собственноручно собранном наборе данных. Эта умная технология способна обрабатывать кадры в режиме реального времени.
Эксперты уточняют, что из-за специфики поставленной задачи и данных для ее решения ни один численный, пороговый или же статистический метод не может эффективно отличать снег от облаков в низком разрешении и без специфичных ИК-каналов. А вот ИИ-модель на такое способна, и в этом ее преимущество. Она может вычленить нетривиальные признаки отличия снега от облаков на кадрах со спутника и сделать процесс сегментации не уступающим по точности другим работам на смежную тематику.
В результате исследования был создан новый уникальный набор размеченных данных по мультиспектральным изображениям с российского спутника “Электро-Л №2” с разметкой масок облаков и снега. Также на этих данных обучена и выложена в открытый доступ модель сегментации, с помощью которой можно обрабатывать новые снимки со спутника, обнаруживать облака и снег, заниматься климатическими исследованиями в режиме реального времени.
Нейросети очень популярны. Недавно генеративный ИИ появился в сервисе VK для сбора и анализа ошибок в приложениях. Искусственный интеллект помогает анализировать проблемы и сбои в программах. Как именно система работает, Hi-Tech Mail.ru написал здесь.