Использование нейросетей для прогнозирования пожаров обойдется бюджету в 55 млн рублей, для дистанционного зондирования потенциальных зон возгорания требуется еще 65 млн рублей. Суммарно до 2023 года Рослесхоз потратит на ИИ 120 млн рублей, сообщает «Коммерсант».
Также программа предполагает цифровизацию государственных услуг, например, создание автоматизированной системы контроля исполнения предписаний, Центра управления лесами России и базы данных лесоустройства с оцифровкой материалов.
Согласно отчету МЧС, количество природных пожаров в стране увеличилось с 6 в 2019 году до 25 в 2020-м.
Задачу предотвращения лесных пожаров можно разбить на две составляющие: анализ спутниковых снимков для распознавания пожара и прогнозирования его развития и анализ исторических данных по регионам с учетом погодных условий, поясняет архитектор Softline Digital Николай Князев. Он полагает, что машинное обучение поможет в обоих случаях.
Внедрение ИИ позволяет автоматизировать рутинные процессы, в которых задействованы люди, напоминает директор центра разработки Artezio (в составе ГК «Ланит») Дмитрий Паршин. Скорее всего, работа ИИ в области прогнозирования пожаров будет строиться на отслеживании определенных маркеров, предполагает он.
Генеральный конструктор системы «Безопасный город» Оксана Якимюк считает, что построению прогнозов в этой области препятствует не отсутствие технологии ИИ, а отсутствие данных: информации о типах лесов, количестве сухостоя, торфяных болотах, рельефе местности. Без возможности качественно собрать сведения из доступных источников, в том числе из систем Рослесхоза и Росгидромета, нейросети не смогут строить прогнозы, предупреждает она.
