Айтишники в лесу

Цифровизация лесной отрасли России становится реальной – к делу подключается все больше талантливых компьютерщиков нашей страны. Сегодня мы рассказываем лишь о двух проектах, уже получивших высокую оценку профессионалов лесной отрасли.

Революционной является совместная разработка компании «ИнноГеоТех» и Института искусственного интеллекта Университета Иннополис (Татарстан) под названием «Автоматизированный сервис мониторинга лесного фонда с применением технологий машинного обучения».

Сервис российского ИТ-вуза и «ИнноГеоТех» (совместная с РВК компания Университета Иннополис) с использованием машинного обучения предназначен для мониторинга лесного фонда в полностью автоматизированном режиме. Пользователю сервиса достаточно указать место анализа (участок лесничества) и временной промежуток, в течение которого необходимо проанализировать объекты лесоизменений. После запуска сервис автоматически находит и скачивает подходящие космоснимки, обрабатывает их, детектирует лесоизменения по 5 классам: вырубки, гари, ветровалы, карьеры и участки усыхания древесной растительности.

Общая площадь применения сервиса составила 84 млн га лесного фонда – 10 % лесов России

Сервис протестирован в 10 регионах страны, уже используется в работе Министерства лесного хозяйства Республики Татарстан, а также в качестве подсистемы мониторинга региональной геоинформационной системы «Умный лес» Пермского края.

– Ключевой особенностью является возможность быстрого масштабирования и применения сервиса в различных лесорастительных условиях за счет дообучения базовых алгоритмов. Стоит отметить, что на создание базовых алгоритмов у нас ушло 2,5 года, и за это время было создано более 140  тыс. объектов обучающей разметки. В 2020 году мы провели оптимизацию процессов обработки и анализа космических изображений, нам удалось сократить время обработки данных в 3 раза, при этом мы существенно повысили качество алгоритмов распознавания, что позволило повысить оперативность и точность выявления изменений в лесной растительности,  – объясняет Дмитрий Шевелев, руководитель направления разработки и развития продуктов компании «ИнноГеоТех».

Директор Института искусственного интеллекта Университета Иннополис Рамиль Кулеев уточнил:

– Специальная архитектура наших нейросетей, оптимизированная для задач сегментации, позволяет нейросети эффективно выделять на изображениях объекты интереса. Для измерения качества наших алгоритмов мы используем метрику F1score. Она показывает, насколько алгоритм точный  – ложных срабатываний не должно быть слишком много, – а также робастный (от англ. «robust»), то есть насколько нейросеть устойчива, потому что алгоритм не должен пропускать объекты интереса. На тестовых данных F1score наш результат составляет от 0,7 до 0,9 в зависимости от типа объекта. Это высокий показатель.

Проект занял призовое место в Первом национальном конкурсе «ПРОФIT.Инновация».

Не менее интересен стартап из Петербурга – группа программистов из Северной столицы разработала мобильное приложение для контроля измерений и учета перемещений круг лого леса.

Мобильное приложение позволяет сократить время на проведение замеров до 50  %, улучшить условия труда, а также повысить точность данных и минимизировать человеческий фактор при проведении экспертной оценки.

Разработка команды из Санкт-Петербурга (финалисты ForestTech Accelerator, см. ниже) решает сразу несколько проблем предприятий. Так, лесная отрасль в настоящее время сталкивается с тем, что отчетность о перемещении древесины между делянками, промскладами и приемкой является трудоемким процессом, требующим большого количества времени. Кроме того, ведение замеров невозможно контролировать удаленно, а зачастую данные при передаче от этапа к этапу не сходятся. Сервис же позволяет, используя технологии ИИ и компьютерного зрения, быстро и точно определить объем древесины – как погруженной в лесовоз, так и в штабелях на земле. Для получения результата необходимо открыть приложение, используя подсказки, сделать снимки штабеля, ввести требуемые параметры и запустить измерение. Все данные о проведенных измерениях собираются в единое облако и оперативно доступны для формирования отчетности. Пилотный проект планируется реализовать на Приангарском ЛПК (Красноярский край). Стартап ожидает рост спроса на подобные решения в ближайшие 3–5 лет.

Осенью 2020 года лесной сервис удостоен премии
«Зеленый проект года»

Программа акселерации и пилотирования стартапов в ЛПК ForestTech Accelerator была запущена в ноябре 2020 года по инициативе Приангарского ЛПК. В марте 2021 года по итогам отборочного дня экспертное жюри определило 10 проектов, прошедших на этап акселерации. Сейчас каждая из стартап-команд готовится к запуску «пилота». Объем финансирования одного пилотного проекта составит до 500 тыс. руб.

По информации пресс-служб Университета Иннополис и программы ForestTech Accelerator

Читайте также в рубрике
11.07.2022
Наука – производству
11.05.2022
Наука – производству
19.04.2022
Наука – производству
11.11.2021
Наука – производству
12.07.2021
Наука – производству
22.01.2021
Наука – производству
21.08.2020
Наука – производству
24.07.2020
Наука – производству
17.03.2020
Наука – производству
28.11.2019
Наука – производству