• Добавить в закладки
  • Facebook
  • Twitter
  • Telegram
  • VK
  • Печать
  • Email
  • Скопировать ссылку
05.03.2025, 11:30
Сколтех
160

Нейросети научили «дорисовывать» облака и снег

❋ 4.5

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.

В Сколтехе научили нейросети «дорисовывать» облака и снег / © fir0002, ru.wikipedia.org

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.

Нашли опечатку? Выделите фрагмент и нажмите Ctrl + Enter.
Сколтех
Сколковский институт науки и технологий — негосударственный технологический университет, расположенный в инновационном центре Сколково. Институт был создан в 2011 году при поддержке Массачусетского технологического института. Модель института предусматривает тесную интеграцию технологического образования, исследовательской работы и предпринимательских навыков. Институт ведёт обучение по программам магистратуры и PhD, рабочий язык — английский.
Подписывайтесь на нас в Telegram, Яндекс.Новостях и VK
Предстоящие мероприятия
28 июля, 13:27
Александр Березин

Бывшие сотрудники NASA констатировали, что последнее видео испытаний крупнейшего космического корабля в истории снова показало проблемы и ограничения его теплового щита. С их точки зрения, любая из существующих технологий такого типа слишком сложна для реализации замысла Илона Маска о быстрой и безремонтной многоразовости Starship.

28 июля, 11:46
Редакция Naked Science

Правительство испанского автономного сообщества Арагон поддержало строительство гигафабрики по производству аккумуляторов в Фигеруэласе — совместный проект Stellantis и CATL. Решение завершило процесс согласования, открыв путь к реализации проекта TORO.

27 июля, 13:20
Александр Березин

Четыре точки Европы показали одну и ту же картину: как минимум несколько десятков тысяч лет регулярных сильных пожаров. До сих пор ученые не сталкивались с ископаемыми следами настолько длительных регулярных событий такого типа. Авторы новой работы предложили феномену объяснение, но оно имеет существенные недостатки.

28 июля, 13:27
Александр Березин

Бывшие сотрудники NASA констатировали, что последнее видео испытаний крупнейшего космического корабля в истории снова показало проблемы и ограничения его теплового щита. С их точки зрения, любая из существующих технологий такого типа слишком сложна для реализации замысла Илона Маска о быстрой и безремонтной многоразовости Starship.

24 июля, 11:13
Игорь Байдов

Правильно подобранные звуковые последовательности способны не только стимулировать рост растений, но и влиять на их урожайность. К такому выводу пришли авторы нового исследования. Они разработали технологию, которая позволяет воздействовать на процессы развития растений через акустические сигналы без использования генной инженерии или химикатов. В экспериментах добились повышения урожайности мяты, сои, болгарского перца и конопли.

28 июля, 10:09
ПНИПУ

Рост средней продолжительности жизни и старение населения формируют новые требования к системе государственного планирования. Для обоснованного распределения ресурсов в сфере здравоохранения, пенсионного обеспечения и социальной поддержки необходимы достоверные данные о возрастной структуре общества. Сегодня для этого применяют специальные математические модели, позволяющие прогнозировать изменения. Проблема в том, что их создавали еще в прошлом веке. Они не учитывают существующие демографические закономерности и улучшение качества современной жизни. Их использование часто ведет к значительным погрешностям в расчетах, что, в свою очередь, делает невозможным своевременное перераспределение бюджетных средств между ключевыми государственными структурами. Ученые Пермского Политеха предложили новую модель для прогнозирования продолжительности жизни, которая работает с точностью 99,7%. Ее можно применять для планирования в сфере здравоохранения, пенсионного обеспечения и социальной поддержки.

9 июля, 13:06
Редакция Naked Science

Видеосервисы стали неотъемлемой частью жизни россиян. В 2026 году охваты большинства платформ продолжают расти, в том числе YouTube.

19 июля, 20:09
Александр Березин

Очереди на заправках стали привычным явлением в России, а на фоне информационного вакуума от властей о конкретных показателях производства бензина в июне население вынуждено ориентироваться на слухи. Все это выглядит довольно странно, но есть нюанс: скорее всего, кризис уже начинает выдыхаться. Как именно мы это выяснили?

1 июля, 11:54
Марк Чернов

Древнеримские инженеры проложили колоссальную сеть дорог через Европу, Северную Африку и Ближний Восток, многие участки которой до сих пор поражают безупречной прямолинейностью. Секрет строительства заключался в использовании трех особых геодезических инструментов, с помощью которых разбивали местность на ровные отрезки и размечали трассы.

[miniorange_social_login]

Комментарии

Написать комментарий