Ученые Российского университета дружбы народов (РУДН) разработали высокоточную модель прогнозирования проседания почвы в засушливых регионах. Метод основан на технологиях машинного обучения и алгоритмах, имитирующих поведение пеликанов во время охоты. Об этом сообщила пресс-служба Минобрнауки.
Новая модель предсказывает риски проседания поверхности с точностью до 95,7%, что существенно превышает показатели традиционных методов. Она может использоваться для оценки опасности для инфраструктуры, водных ресурсов и сельского хозяйства, отметили в ведомстве.
В РУДН подчеркнули, что проседание грунта – незаметный и опасный процесс, особенно в тех местах, где активно добывают подземные воды. Разработанная модель точно предсказывает риски, дает основу для устойчивого планирования на той или иной территории.
Модель использует алгоритм K-ближайших соседей (KNN), оптимизированный с помощью метаэвристики, основанной на охотничьем поведении пеликанов – это инновационный подход в области ИИ. Он позволил добиться высокого уровня интерпретируемости результатов.
Для обучения модели ученые использовали данные спутников Sentinel-1 за 2014-2020 годы, отметив 215 точек проседания и проанализировав 17 факторов риска – от плотности скважин до геологии и растительности, пишет ТАСС.
Как подчеркивают авторы, технология может быть внедрена в градостроительные проекты, аграрное планирование и системы управления водными ресурсами, особенно в условиях изменения климата.
