ИИ для устойчивого развития: GeoAI помогает принимать решения на основе данных о состоянии территорий

GeoAI – комплекс ИИ-моделей Сбера для геопространственной аналитики, предназначенный для решения задач в области адаптации к природным изменениям и природоохранной деятельности. Решение охватывает задачи агропромышленного комплекса, продовольственной безопасности и защиты окружающей среды.

В основе продукта – ИИ-технологии комплексного анализа геоданных: мультиспектральной информации, данных дистанционного зондирования Земли, полевых исследований и смежных источников. Решение помогает государственным органам и компаниям получать объективную картину состояния территорий без регулярных полевых выездов, анализировать тренды и прогнозировать изменения для принятия управленческих решений на основе данных. Так, например, модуль анализа деградации земель определяет текущее состояние участка дистанционно с точностью более 90%, прогнозирует изменения на ближайшие 12 месяцев с точностью 80% а также строит прогнозы развития ситуации на период до трёх лет.

Главное преимущество разработки банка – модульная архитектура, позволяющая адаптировать решение под потребности конкретного региона или отрасли, с коротким циклом дообучения. На сегодняшний день уже разработаны и протестированы специализированные модули: детекция и прогнозирование деградации земель, мониторинг состояния и выявление нецелевого использования сельхозугодий, детекция распространения инвазивных видов растений, агрохимический анализ почв, приоритизация точек вылова океанической рыбы и оценка потенциала кормовой базы в северных территориях. Значимость технологического решения банка отметила премия в области искусственного интеллекта «ИИ-Олимп» – GeoAI победила в номинации «Социально значимый проект года» в категории «Экология и устойчивое развитие». В будущем платформа будет дополняться новыми модулями под запросы партнёров.

Марина Булова, вице-президент по устойчивому развитию Сбербанка:

«Искусственный интеллект открывает новые возможности для развития технологий для адаптации к природным и социальным вызовам. Возможность анализа больших массивов данных позволяет создать инструмент, который повышает эффективность процессов, помогает фиксировать происходящие изменения и прогнозировать их развитие. Мы уже провели 12 пилотных проектов в 10 регионах страны совместно с партнерами. Внедряя наши решения, мы помогаем своевременно выявлять социальные и экологические риски, эффективнее использовать природный потенциал территорий и принимать решения на основе объективных данных. Именно такие технологии лежат в основе более качественной и здоровой жизни каждого из нас в ближайшем будущем».