Исследователи Кембриджского университета разработали инновационную модель искусственного интеллекта, позволяющую определять потенциальные места обитания ежей в Великобритании с помощью спутниковых снимков. Поскольку эти животные слишком малы, чтобы их можно было непосредственно увидеть из космоса, специалисты сосредоточили внимание на анализе зарослей ежевики — именно в таких зарослях ежи находят укрытие и источники пищи.
Об этом сообщает Finway
Спутниковые технологии и машинное обучение для защиты биологического разнообразия
Для реализации проекта исследователи использовали данные спутников Sentinel Европейского космического агентства в сочетании с алгоритмами машинного обучения. Модель сочетает методы логистической регрессии, анализа ближайших соседей и систему TESSERA для обработки спутниковых изображений. К этому комплексу добавили наблюдения гражданских ученых, собранные через платформу iNaturalist.
Такой комбинированный подход позволил создать детальную карту вероятных мест обитания ежей по всей территории Великобритании. Для проверки точности модели были проведены полевые испытания в Кембридже: исследователи сравнивали прогнозы искусственного интеллекта с реальными данными, что позволило уверенно выявлять большие открытые заросли ежевики. В то же время фиксация меньших кустов под деревьями оставалась более сложной из-за ограничений спутниковых снимков.
Возможности для мониторинга экосистем и дальнейшее развитие
Хотя проект находится на ранней стадии, авторы считают его перспективным альтернативным инструментом для мониторинга популяций уязвимых видов. Спутниковая аналитика позволяет охватывать большие территории, что значительно эффективнее традиционных трудоемких ночных наблюдений. Ученые подчеркнули, что на данный момент это доказательство концепции, и модель еще не прошла полноценную научную рецензию. Однако команда планирует расширять тестирование и разработать систему активного обучения, которую можно будет использовать в полевых условиях через мобильные устройства.
«Представители университета подчеркнули, что потенциальные возможности метода выходят далеко за рамки защиты ежей. Подобные алгоритмы могут применяться для мониторинга инвазивных растений, сельскохозяйственных вредителей или отслеживания изменений в экосистемах».
Проект демонстрирует, как современные инструменты искусственного интеллекта могут эффективно дополнять классические методы полевых исследований и способствовать сохранению биологического разнообразия.