Лаборатория Сколтеха AeroNetLab обучила нейронную сеть оценивать последствия пожара, в частности — мгновенно отличать сгоревшие здания от уцелевших. О проекте говорится на сайте Сколтеха. Немного о Сколтехе Сколтех — сокращенное название Сколковского института науки и технологий, расположенного в Подмосковье. Он является подразделением инновационного кластера Сколково и разделен на несколько центров. За нейросети отвечает Центр по научным и инженерным вычислительным технологиям для задач с большими массивами данных. Нейросеть для пожара Чтобы обучить нейронную сеть, сотрудники лаборатории AeroNetLab, в сотрудничестве с профессором Евгением Бурнаевым, использовали базу данных с фото пожаров в Калифорнии в 2017 году. Спутниковые снимки были представлены нейронной сети, с тем чтобы она сама научилась отличать сгоревшие здания от уцелевших. Затем сеть протестировали на фотографии пожара из города Санта-Роза, и алгоритм с высокой скоростью и точностью определил, где находятся целые здания, а где сгоревшие. Научный сотрудник Сколтеха Владимир Игнатьев пояснил, что, благодаря обучению на серии спутниковых снимков, сделанных в разное время, алгоритм учится определять изменение состояния объектов определенного класса. Владимир также объяснил, что такие технологии можно применять не только в экстренных случаях, вроде пожара, но и при мониторинге территорий во время строительства, оценке заселенности и для контроля над ситуацией в зонах повышенной опасности. Главное применение нейросети из Сколтеха — быстрая оценка ситуации после пожара. В условиях, когда обстановку изучают люди, неизбежно возникают паузы и задержки во времени. Но когда дело касается пожара, нужно принимать решение быстро и наверняка. Нейросеть в этом смысле гораздо полезнее.
Источник: