Искусственный интеллект нашел в Сахаре сотни миллионов деревьев
Копенгаген, 20 октября, 2020, 21:51 — ИА Регнум. В западноафриканских пустынях Сахара и Сахель деревьев оказалось гораздо больше, чем можно было бы ожидать. Сочетание искусственного интеллекта (ИИ) и подробных спутниковых снимков позволило команде из Копенгагенского университета подсчитать все деревья на площади 1,3 миллиона кв. км в Западной Африке.
Об этом 20 октября сообщает австралийская независимая онлайн-платформа Mirage News.
В районе Западной Африки, в 30 раз превышающем Данию по площади, международная группа ученых под руководством Копенгагенского университета и исследователей НАСА насчитала более 1,8 млрд деревьев и кустарников. Площадь 1,3 млн кв. км охватывает самую западную часть пустыни Сахара, Сахель и так называемые субгумидные зоны Западной Африки.
Результаты исследования были достигнуты за счет комбинации подробных спутниковых снимков, предоставленных НАСА, и глубокого обучения (deep learning) ИИ. Обычные спутниковые снимки не позволяют идентифицировать отдельные деревья, они остаются буквально невидимыми. Более того, ограниченный интерес к подсчету деревьев за пределами лесных массивов привел к преобладающему мнению, что в этом конкретном регионе деревьев почти нет. Таким образом, это стало первым подсчетом деревьев в большом засушливом регионе.
По словам Мартина Брандта, новые знания о деревьях в засушливых районах, подобных этому, важны по нескольким причинам. Например, они представляют собой неизведанный ещё фактор, влияющий на глобальный углеродный бюджет:
Кроме того, новое исследование может способствовать лучшему пониманию важности деревьев для биоразнообразия и экосистем, а также для людей, живущих в этих районах. В частности, углубленные знания о деревьях также важны для разработки программ, способствующих развитию лесоводства, играющего важную экологическую и социально-экономическую роль в засушливых регионах.
Исследование проводилось в сотрудничестве с факультетом компьютерных наук Копенгагенского университета, где исследователи разработали алгоритм глубокого обучения, который сделал возможным подсчет деревьев на такой большой площади.
С помощью модели глубокого обучения исследователи показывают, как выглядит дерево: они делают это, «скармливая» ИИ тысячи изображений различных деревьев. На основе распознавания форм деревьев алгоритм может автоматически идентифицировать и отображать деревья на больших площадях и тысячах изображений. Для этого требуется всего лишь несколько часов, а не тысяч людей и нескольких лет.
Следующим шагом будет расширение подсчета деревьев на гораздо большей территории в Африке. А в долгосрочной перспективе цель — создать глобальную базу данных обо всех деревьях, произрастающих за пределами лесных территорий.