Нейронную сеть научили оценивать последствия пожара
В научной группе «Аэронет Лаб» из Сколтеха создали алгоритм, который позволяет провести анализ спутниковых изображений местности, где произошел пожар или другое стихийное бедствие, и быстро оценить хозяйственный ущерб.
Разработанный алгоритм основан на технологии машинного обучения и компьютерного зрения.
AeroNet Lab — лаборатория центра Сколтеха по научным и инженерным вычислительным технологиям для задач с большими массивами данных (CDISE) — в сотрудничестве с профессором Евгением Бурнаевым обучила нейронную сеть на изображениях со спутника отличать дома, разрушенные при пожаре, от нетронутых огнем зданий. Для обучения нейронной сети ученые использовали открытые данные спутниковой съемки за 2017 год по территории штата Калифорния (США).
В дальнейшем нейронная сеть смогла сама с очень хорошей достоверностью распознать сгоревшие дома на тестовой территории в другом городе — Санта-Роза (Калифорния), — которые также пострадали от разрушительных пожаров. Использование такой технологии в процессах реагирования в кризисных ситуациях позволяет быстро оценить масштаб бедствия и его ущерб и сократить время на принятие решений. Помимо государственных и гуманитарных организаций, в технологии заинтересованы страховые компании.
«Разработанные алгоритмы анализа разновременных серий спутниковых изображений позволяют детектировать изменения состояния объектов, относящихся к определенному классу. Данная технология будет востребована при решении различных исследовательских и индустриальных прикладных задач, связанных с мониторингом территорий, таких как детектирование нового строительства, оценка заселенности, контроль и управление рисками в охраняемых зонах», — рассказывает научный сотрудник Сколтеха Владимир Игнатьев.
Лаборатория AeroNet Lab разрабатывает различные приложения на основе методов глубокого обучения и компьютерного зрения для решения практических задач с использованием данных спутниковой и аэрофотосъемки, в том числе сервисы мониторинга охранных зон протяженных индустриальных объектов, таких как трубопроводы и высоковольтные линии электропередачи (обнаружение утечек, контроль зарастания, нелегальные постройки и так далее), рекомендательные сервисы для геомаркетинга (оценка высоты зданий, заселенности домов и прочее), лесного и сельского хозяйств (контроль незаконных вырубок, качества древостоя, прогнозирование урожайности, последствий засухи).
Идея объединить два наиболее смертоносных класса кораблей в единое целое родилась намного раньше, чем можно было подумать. И, по сути, в значительной мере уже успела себя изжить.
Исследователи выяснили, что если человек имел в жизни десять и более половых партнеров, то у него с большей долей вероятности диагностируют рак или некоторые другие опасные болезни.
Опрос более чем сотни молодых пар позволил выделить шесть тем, которые вызывают размолвки чаще всего, — начиная с нехватки внимания.
Экспериментальные данные указали на виды физических нагрузок, которые стимулируют нейропластичность мозга.
Сегодняшние удары турецкой армии в Сирии производят несколько шокирующее впечатление, но только до тех пор, пока мы не обратимся к истории. Напомним: главу Турции не так давно пытались ликвидировать в заговоре, поддерживаемом ЦРУ. И только информация из России позволила ему в последний момент спастись. У Анкары нет ни одного настоящего союзника на Западе. Фактически у нее вообще один заметный союзник: Москва. В этой ситуации Эрдоган внезапно бьет по сирийцам — другому партнеру России. Что это? Новый «удар в спину», как по Су-24 в 2015 году? Или как по Севастополю в 1914 году? Лавры Османской империи не дают покоя и тянут турок к внешнеполитическому самоубийству? Попробуем с точки зрения истории разобраться, зачем Турция сегодня, как и сто лет назад, принимает столь странные решения — и почему, на самом деле, они логичны.
Олигосахарид под названием 2’-фукозиллактоза оказался критически важным для когнитивных способностей детей.
Экспериментальные данные указали на виды физических нагрузок, которые стимулируют нейропластичность мозга.
Недавняя научная работа предрекла серьезную эпидемию коронавируса 2019-nCoV. Согласно ей, 95% зараженных еще не зарегистрированы властями, а значит, через пару недель в одной Ухани будут сотни тысяч заболевших. При наблюдаемой смертности от вируса в 2,36% — это многие тысячи погибших. На самом деле, новая работа скорее «ловит хайп» или, если угодно, пытается держать мир настороже, чем описывает реальную эпидемию. Последние данные по заразности коронавируса показывают: он действительно неблестяще передается от человека к человеку. Для эпидемии в Китае этого достаточно, но большое число жертв за пределами этой страны маловероятно. Выясняем почему.
Ученые создали информационную панель, показывающую распространение китайского коронавируса по миру в режиме реального времени. Данные вносятся из подтвержденных источников — это поможет бороться с дезинформацией.
