Код активного Солнца
Сможет ли искусственный интеллект предупреждать нас о природных и космических катастрофах
Рекордные наводнения в Оренбургской области и в других регионах страны в апреле. Череда мощных магнитных бурь по всей Земле в мае и северные сияния даже в южных широтах России. Впереди лето, а вместе с ним и ожидания новых лесных пожаров. Но где точно произойдет стихийное бедствие и когда? Все чаще для поиска ответов на эти вопросы привлекают нейросети. Насколько успешен этот опыт?
Сезонные наводнения
Каждую весну Россия сталкивается с серьезными наводнениями, но 2024 год в этом смысле оказался особенно сложным. Помимо огромных потерь для жителей пострадавших территорий, эксперты природоохранного проекта «Земля касается каждого» отмечают еще один аспект — наводнения способны сильно изменять среду обитания растений и животных, влиять на взаимодействие живых организмов друг с другом, нарушать их массовые сезонные миграции.
Проблема в том, рассказывают «РБК Трендам» эксперты, что на протяжении большей части истории точное масштабное прогнозирование наводнений было невозможно из-за нехватки ресурсов и данных. Учитывая, что лишь небольшой процент рек мира оснащен датчиками расхода воды, это создает сложности для обеспечения безопасности людей и животного мира.
Однако в марте 2024 года Google сообщила, что начала использовать искусственный интеллект, чтобы улучшить прогнозирование наводнений и помочь тем частям мира, которые больше всего страдают от изменения климата. В статье, опубликованной в журнале Nature, специалисты рассказали, что ИИ помогает строить более точные прогнозы о речных наводнениях на семь дней вперед. Это позволяет обеспечить прогнозы в 80 странах мира — в районах проживания 460 млн человек.
«Поскольку последствия изменения климата становятся все более серьезными, наводнения часто случаются в неожиданных местах. Наша цель — продолжать использовать исследовательские возможности и технологии для увеличения охвата территорий, а также прогнозирования других типов стихийных бедствий, связанных с наводнениями <...>. Мы также изучаем, как использовать ИИ для решения проблем адаптации к изменению климата и в более широком плане вопросов климата и устойчивого развития», — пишут эксперты в Nature.
Аналогичные наработки есть и в России. Еще в 2021 году ученые из университета ИТМО при помощи искусственного интеллекта разработали технологию предсказания уровня воды на реке Лена в весенний период. Нейросеть дает прогноз для нескольких гидрологических постов на семь дней вперед, опираясь на данные об уровне воды, температуре воздуха, а также на характеристики снежного покрова и осадков. Кроме того, исследователи учитывают метеопараметры, которые определяют питание реки в период половодья: для этого берется объем осадков за предыдущие 20 дней и создается прогноз подъема уровня воды. Сообщалось, что эта технология может быть использована в работе МЧС России.
Лесные пожары
Другая беда — лесные пожары. Уже сегодня эксперты говорят, что от пожароопасного сезона 2024 года не стоит ждать ничего хорошего: леса снова будут гореть. При этом одна из проблем нашей необъятной страны — невозможность достаточно точно оценить, что и в каком количестве сгорает. И здесь на помощь приходят нейросети.
Проект «Земля касается каждого» представил экспериментальную карту ландшафтных пожаров Восточной Европы. Благодаря космическим снимкам спутников Европейского космического агентства Sentinel-2 обученная нейросеть определяет и наносит на карту точные границы территорий, затронутых пожарами. Достигнуть такой высокой точности в учете пожаров на большой территории (почти 19 млн кв. км) пока не позволяла ни одна из систем в мире. В течение 2020 года около 400 волонтеров вручную «отрисовывали», то есть картрировали ландшафтные пожары в России. Эта работа стала основой для обучения нейросети — сегодня карта делает все сама.
Каждый участок Земли снимается примерно два раза в пять дней, но интервалы между доступными (безоблачными) снимками могут составлять недели. Поэтому карта предназначена не для оперативного мониторинга, а для получения аналитической информации, чтобы оценить закономерности развития пожаров, их масштабы и последствия.
Еще одна особенность карты — возможность не выезжая на место получить предварительную информацию о типах земель и растительности, пройденных огнем. Нейросеть анализирует, что именно сгорело — трава, кустарники, деревья, мхи или растительность на водно-болотных угодьях, зашел ли пожар на особо охраняемую природную территорию и какова его площадь. Это особенно актуально, поскольку, как предупреждают экологи, власти могут значительно занижать площадь природных пожаров.
Эксперты говорят, что карта поможет проанализировать реальную ситуацию с ландшафтными пожарами в России, реформировать систему охраны лесов и других природных территорий и в итоге радикально снизить масштабы распространения огня. От честности учета пожаров и их последствий зависит, насколько своевременно будут выделены силы и средства для борьбы с ними.
Стоит отметить, что некоторые регионы сами ищут возможности для быстрого обнаружения пожаров, в том числе с помощью ИИ. К примеру, в Кировской области уже несколько лет используются наблюдательные посты, оснащенные камерами кругового обзора с телеобъективами и матрицами с высоким разрешением. Каждая камера может контролировать территорию радиусом в 20 км, то есть площадью более 1250 кв. км.
Задача ИИ — выявить фотофайлы с признаками задымления, рассчитать примерные координаты и отправить материалы в оперативный штаб. Василий Глушков, замминистра лесного хозяйства области, признался журналистам, что сначала система «реагировала чуть ли не на каждое облако». Но со временем она обучается, и ложных сигналов становится меньше.
Искусственный интеллект может серьезно помочь улучшить пожарную ситуацию в лесах. Однако, напоминают эксперты, предотвратить пожар, то есть сделать так, чтобы не было необходимости его тушить, может только человек. 9 из 10 пожаров происходят из-за неосторожного обращения с огнем: намеренных палов травы, плохо потушенных костров и брошенных сигарет, неисправных машин и пиротехники.
Извержения вулканов
В 2023 году было зафиксировано 72 извержения 69 вулканов по всему миру. Среди них — вулканы Марапи и Демпо в Индонезии, Кикаи и Иото в Японии, Майон на Филиппинах, Сан-Кристобаль в Никарагуа, Сундхнукур в Исландии, Шишалдин в США, а также Шивелуч, Чикурачки и Ключевский в России.
Нам не удалось найти сведений о существовании моделей ИИ, которые бы надежно предсказывали извержения вулканов. Однако уже работают проекты, которые следят за вулканической активностью в реальном времени и анализируют ее с помощью нейросетей. К примеру, в 2019 году группа исследователей во главе с известным вулканологом Себастьеном Валаде разработала платформу мониторинга вулканической активности MOUNTS. Она собирает спутниковые снимки вулканов, а ИИ помогает обрабатывать данные. Платформа представляет собой сайт с интерактивной картой, на которой можно выбрать вулкан и посмотреть данные о его активности: объем выбросов оксида серы, температурные аномалии, изменения рельефа и т. д.
Другой проект — Центр наблюдения и моделирования землетрясений, вулканов и тектоники (COMET). Группа исследователей изучает землетрясения и вулканы с помощью данных спутников, наземных наблюдений и геофизических моделей. На портале есть данные по 95 вулканам. По каждому из них представлены графики временных рядов смещения (показана динамика тектонических движений) и карты вероятностей изменения формы вулканов и окружающей их земли, сформированные методами машинного обучения.
Если извержение вулкана несильное и количество выброшенного пепла небольшое, то обычные облака могут заслонять облака вулканического пепла. В таком случае зафиксировать извержение со спутниковых снимков может быть сложно. Это опасно для самолетов. В их турбины может попасть пепел, состоящий из фрагментов горных пород, минеральных кристаллов и вулканического стекла.
Японская компания Weathernews в 2021 году запустила систему, которая в реальном времени анализирует изображения спутниковых снимков и распознает в просветах облаков вулканический пепел по его форме и текстуре. Система помогает компании информировать клиентов об извержении вулканов, скорости и направлении распространении пепла. Особенно в этом заинтересованы авиакомпании Японии и стран Юго-Восточной Азии, где много действующих вулканов.
В 2024 году облачная платформа Yandex Cloud, «Яндекс Погода» совместно со Школой анализа данных (ШАД) «Яндекса» также разработала сервис для прогнозирования распространения вулканического пепла. Он поможет спасательным и городским службам быстрее оповещать население и авиакомпании о распространении пепла. Сейчас сервис уже работает на Камчатке. Пользователь может выбрать вулкан и следить за передвижением облака пепла. Сервис отобразит его границы на разных высотах в разные моменты времени. Его также можно адаптировать для прогноза распространения выбросов пепла в любой точке мира.
Геомагнитные бури
Если природные катаклизмы наносят урон лишь жителям отдельных регионов, то геомагнитные бури — угроза глобального масштаба. Речь идет о сильных возмущениях магнитного поля Земли, вызванных мощными вспышками на Солнце. Подобные бури могут нарушать работу космических аппаратов и выводить из строя электроустройства на Земле, оказывать влияние на самочувствие и здоровье людей.
Высказывается мнение, что при достаточно сильной буре планета на несколько месяцев может погрузиться в каменный век. Так, на конференции по коммуникациям в августе 2021 года Сангита Абду Джоти представила доклад под названием «Геомагнитные бури: готовимся к интернет-апокалипсису». Исследовательница из Калифорнийского университета обнаружила, что при интенсивных вспышках на Солнце геомагнитные бури способны разрушить подводные кабели, которые соединяют континенты и страны. Прекращение их работы отключит планету от интернета. «Наша инфраструктура не готова к крупным вспышкам на Солнце», — предупредила ученая.
Gizmodo, популярный сайт о науке и технологиях, полагает, что общие мировые потери могут достичь $10 трлн, а восстановление займет много лет, если на Землю обрушится геомагнитная буря, подобная той, что потрясла планету 1 сентября 1859 года.
Сегодня риск геомагнитных бурь и их разрушительного воздействия возрастает по мере того, как мы приближаемся к следующему «солнечному максимуму» — пику 11-летнего цикла активности Солнца, который, как предполагает НАСА, наступит в 2025 году.
Магнитную бурю нельзя предотвратить, однако можно принять защитные меры — установить устройства, защищающие уязвимое оборудование, и разработать стратегии по регулированию нагрузки сети. Главное — знать, в какой момент задействовать эти меры.
Свое решение этой задачи предложила в 2023 году международная группа исследователей из Frontier Development Lab (куда входят НАСА, геологическая служба и Министерство энергетики США). Группа разработала компьютерную модель под названием DAGGER («Глубокое обучение геомагнитных возмущений»), которая на основе спутниковых данных и при помощи ИИ может быстро и точно предсказывать геомагнитные возмущения по всему миру за 30 минут до их возникновения. По словам разработчиков, модель может давать прогнозы менее чем за секунду, и прогнозы обновляются каждую минуту.
«Благодаря ИИ теперь можно делать быстрые и точные глобальные прогнозы и принимать обоснованные решения в случае солнечной бури, тем самым сводя к минимуму — или даже предотвращая — разрушения для современного общества», — оценивает эффект от DAGGER журнал Space Weather.
Кроме того, у модели открытый исходный код, поэтому данные от DAGGER могут быть использованы частными и госкомпаниями. Такие предупреждения могут дать им время принять меры по защите своих активов и инфраструктуры от надвигающейся солнечной бури — например, временно отключить чувствительные системы или переместить спутники на другие орбиты.
Участники проекта «Земля касается каждого» Владимир Чупров, эксперт по климату и энергетике, Алексей Ярошенко, кандидат биологических наук и эксперт по лесам, Алексей Киселев, эксперт по химическому загрязнению природных сред, Михаил Крейндлин, эксперт по особо охраняемым природным территориям.