Уведомления
Авторизуйтесь или зарегистрируйтесь, чтобы оценивать материалы, создавать записи и писать комментарии.
Авторизуясь, вы соглашаетесь с правилами пользования сайтом и даете согласие на обработку персональных данных.
Нейросети научили «дорисовывать» облака и снег
Исследователи Центра искусственного интеллекта Сколтеха Никита Беляков и Светлана Илларионова представили новую методику семантической сегментации мультиспектральных данных, с помощью которой можно распознавать облака, тени и снежные участки на спутниковых снимках. Такой подход не потребует дополнительного участия человека в аннотировании данных, а точность распознавания сложных климатических структур на снимках повысится.
Результаты исследования представлены в журнале Advances in Space Research, код и примеры — на GitHub. Сверточные нейронные сети стали одним из лучших инструментов для распознавания изображений и видео. Однако для точной сегментации объектов сверточным нейронным сетям требуется большой объем высококачественных обучающих данных, для подготовки которых нужен человек. Чтобы улучшить качество сегментации, применяют различные подходы, включая методы увеличения объема данных.
Основная цель нового исследования, поддержанного грантом РНФ, — повысить точность распознавания и классификации редких или сложных для анализа явлений на спутниковых снимках, таких как облака, их тени и снежные участки, на предварительном этапе подготовки спутниковых данных для решения задач анализа окружающей среды.
Авторы предложили подход под названием CSIA — Climate Structures Inpainting Augmentations. На исходных снимках «дорисовываются» дополнительные климатические структуры. Генерируемые нейросетями реалистичные фрагменты добавляются в те области, где такие явления отсутствуют, что искусственно увеличивает объем тренировочных данных.
«Главная особенность нашего подхода в том, что мы „дорисовываем“ реалистичные климатические структуры — облака, их тени, снежные участки — и внедряем их в спутниковые снимки без необходимости проведения дополнительной ручной аннотации данных», — рассказывает аспирант программы Сколтеха «Вычислительные системы и анализ данных в науке и технике» Никита Беляков.
«Мы искусственно расширяем выборку и учим нейросеть не путаться, когда ей встречаются редкие или сложные для сегментации явления. Наш метод помогает моделям точнее понимать геометрию и оптику климатических объектов, что особенно важно при анализе больших регионов и редких погодных феноменов», — комментирует руководитель исследовательской группы в Центре ИИ Сколтеха Светлана Илларионова.
Эксперименты показали, что при использовании CSIA заметно улучшаются результаты сегментации облаков и теней на данных Landsat-8 и в датасете SPARCS. Дополнительное повышение точности дает архитектура U-Net++ в сочетании с подходом Model Soups, предполагающим усреднение нескольких моделей. По словам авторов, благодаря такому комбинированному решению компьютерное зрение эффективнее «учится» на разнородных данных и надежнее распознает сложные классы.
Работа открывает возможности для более точной сегментации в самых разных сферах применения — от климатического мониторинга обширных регионов до экологических проектов и задач сельского хозяйства. Так, например, разработка позволяет даже для северных регионов с высоким процентом облачности эффективно анализировать лесной массив, его характеристики и изменения, учитывая влияние климатических структур на изображениях. Исследователи планируют продолжить развитие метода, адаптируя его к другим типам данных дистанционного зондирования и внедряя дополнительные механизмы генерации с учетом сезонных и погодных изменений.
Человеческие языки разнообразны, но это разнообразие ограничивается повторяющимися закономерностями. Пытаясь описать правила, которым подчиняются различия в грамматике, лингвисты сформулировали ряд так называемых грамматических универсалий — утверждений, предположительно верных для всех или большинства языков мира. Международная команда ученых провела статистический анализ на материале 2430 языков и обнаружила, что соответствующими действительности можно считать около трети таких утверждений.
Масштабных целей достичь, как правило, непросто: может потребоваться несколько месяцев, лет, десятилетий. На долгом пути люди нередко начинают сомневаться в возможности дойти до конца. Международная команда исследователей проанализировала, от чего зависит решение в такой ситуации и выяснила, когда действительно есть смысл отказаться от цели.
Может ли у искусственного интеллекта проявиться сознание? Этот вопрос интересует ученых и инженеров по всему миру. Российская компания «Яндекс» решила провести исследование, которое поможет ответить на него.
Человеческие языки разнообразны, но это разнообразие ограничивается повторяющимися закономерностями. Пытаясь описать правила, которым подчиняются различия в грамматике, лингвисты сформулировали ряд так называемых грамматических универсалий — утверждений, предположительно верных для всех или большинства языков мира. Международная команда ученых провела статистический анализ на материале 2430 языков и обнаружила, что соответствующими действительности можно считать около трети таких утверждений.
Согласно учебникам истории, в бронзовом веке в казахской степи кочевали лишь немногочисленные племена со своими стадами. Но в начале 2000-х там обнаружили древнее поселение с остатками крупных домов, которое могло быть административным либо культурным центром. Это навело ученых на мысль, что жизнь в степи складывалась куда сложнее и была более организованной, чем предполагалось. Международная команда ученых представила новые результаты исследования этого поселения и выяснила, что на самом деле оно представляло собой крупнейший в этом регионе протогородской центр с масштабным производством оловянистой бронзы.
Ю-Цон Тан (YuCong Tang) — концептуальный художник из Китая. Научно-фантастические мотивы — одно из основных направлений его творчества. Он исследует, как научные открытия и технологии будущего трансформируют среду обитания.
Проанализировав данные наблюдений, полученных с помощью наземных обсерваторий за последние два десятилетия, астрономы обнаружили потенциально обитаемый мир — суперземлю Gliese 251 c (GJ 251 с). Планета обращается вокруг красного карлика на расстоянии около 18 световых лет от Земли и считается одним из самых перспективных кандидатов для поисков жизни.
По расчетам, большинство «гостей» из других звездных систем летят к Земле примерно со стороны созвездия Геркулес. Скорее всего, они время от времени падают на нашу планету, просто мы еще не научились это замечать. Как удалось вычислить, чаще всего они должны падать зимой и где-то в окрестностях экватора.
В современном доме, насыщенном разнообразной техникой, удлинители стали незаменимым атрибутом, позволяющим обеспечить электропитанием все необходимые устройства. Однако мало кто задумывается, что привычное использование этого аксессуара может нести серьезную угрозу безопасности. По статистике, значительная часть бытовых пожаров происходит из-за неправильной эксплуатации электропроводки и вспомогательных устройств. Какие приборы категорически нельзя подключать через удлинители и почему это может привести к трагическим последствиям, рассказывает профессор кафедры наноэлектроники РТУ МИРЭА, доктор физико-математических наук Алексей Юрасов.
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
Понятно
Из-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.
Понятно
Наши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.
Понятно
Мы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно
