Нейросети для мониторинга Севморпути: в IT-парке САФУ работают над проектами для Арктики

Научно-образовательный и инновационно-технологический комплекс IT-парк "Цифровая Арктика" создан для развития цифровых компетенций северян, IT-предпринимательства, подготовки кадров, реализации и сопровождения проектов в этой сфере. Свою работу он начал в 2022 году, а весной 2024‑го была открыта вторая очередь парка.

Повысить безопасность судоходства
"Цифровая Арктика" стала площадкой для разработки и апробации ряда проектов, в том числе с применением искусственного интеллекта. Один из них – "Ледовый мониторинг", включающий в себя два модуля. Первый направлен на распознавание кромки льда в акватории северных морей для безопасного движения судов по Северному морскому пути.

"На основе радиолокационных снимков и дополнительной информации был создан программный модуль по построению цифровой маски кромки льда. Нейросеть позволяет определить районы, пригодные для плавания, что при широком использовании может повысить безопасность судоходства. Особенно актуально это для Карского моря", – считает Полина Черноусова, автор проекта, выпускница Высшей школы информационных технологий и автоматизированных систем САФУ (направление "Информационные системы и технологии").

Второй модуль нацелен на определение сплочённости льда в морях вдоль Севморпути.
"Программный модуль определяет класс сплочённости льда: высокий (с обильным скоплением ледяных образований, 6-10 баллов по шкале сплочённости) и низкий (незначительное количество льда, 3-6 баллов). Также система научена "видеть" воду и сушу", – уточнила Полина Черноусова. – "На мой взгляд, данное решение позволит спрогнозировать коммерческую скорость судна".

Этот модуль важен в связи с увеличением грузооборота между Архангельской областью и КНР по Северному морскому пути: в этом году было выполнено 10 рейсов из портов Китая в Архангельск и обратно. Есть планы по развитию этого направления.

"Для расчёта коммерческой скорости судна существует огромное количество параметров: это не только обход льда, но и быстрое получение разрешения на заход в порт, оперативная разгрузка-загрузка контейнеров и многие другие факторы. Поэтому только этим проектом мы не ограничиваемся и продолжаем работать", – отметил Илья Майоров, директор Высшей школы информационных технологий и автоматизированных систем САФУ. – "Наши ключевые партнёры – российская IT-компания Sitronics Group, Архангельский морской торговый порт и госкорпорация "Роскосмос". Они проявляют интерес к использованию искусственного интеллекта, и мы готовы участвовать в совместных проектах".

Внедрение ИИ в работу компаний, ведомств – задача государственной важности. В России действует национальная стратегия развития искусственного интеллекта до 2030 года. Согласно ей, ежегодный объём оказанных услуг по разработке и реализации решений в области ИИ должен вырасти не менее чем до 60 млрд рублей по сравнению с 12 млрд рублей в 2022 году. А значит, проектам с использованием нейросетей в нашей стране определённо дан "зелёный свет".

Для сохранения экологии
С освоением Арктики плотно связана тема экологии, ведь это одна из самых хрупких экосистем планеты, важно обеспечить баланс между экономическим развитием территории и сбережением природы. Среди ключевых проблем – сокращение популяции арктических животных и изменение их среды обитания. В лесах региона установлены фотоловушки, с которых поступает большой объём данных, требующих детального анализа. В этом людям также может помочь искусственный интеллект.

"Мы обучили нейронную сеть классифицировать животных и птиц, попавших в кадр фотоловушки. Кстати, такая задача была поставлена Минприроды России", – пояснила Полина Черноусова. – "Программное решение позволяет в автоматическом режиме обрабатывать большое количество изображений, определять подвиды животных, а также зверей и птиц нецелевых классов. Система даёт возможность ускорить мониторинг фауны, проводить природоохранную деятельность без внедрения датчиков".

И это не единственный экологический проект в копилке студентов и выпускников САФУ. Например, ребята обучили нейросеть определять и классифицировать бытовой мусор.

"В этом проекте мы преследовали сразу три большие цели: обучить систему классифицировать бытовой мусор для сортировочной ленты перед переработкой, определять тип отходов для правильной утилизации, автоматизировать приём и обработку обращений о несанкционированных свалках. Над решением этих задач работали во время практики в "ЭкоИнтеграторе", благодаря чему получили доступ к необходимым данным и фото", – рассказала собеседница "БК". – "Итогом работы стало программное решение по классификации разных типов мусора, которое к тому же позволяет найти ближайшую точку сбора вторсырья. Кроме того, мы разработали систему подачи заявок о несанкционированных свалках, обученную определять опасность отходов".

В IT-парке "Цифровая Арктика" реализуются десятки проектов, о которых их авторы могут говорить часами. Интерес к ним проявляют как государственные службы, так и частные компании. Обсуждаются и совместные разработки.

"Развитие искусственного интеллекта – важная многофакторная задача. У вуза есть большое количество партнёров, которые уже имеют базу кейсов по разным направлениям, а совместная работа позволит вывести продукт на новый уровень, повысить его качество", – подчеркнул Илья Майоров.

Источник: Бизнесс-класс