Компания IBM и Европейское космическое агентство (ESA) выложили в открытый доступ новый набор данных ImpactMesh и дообученные ИИ-модели TerraMind. Разработка направлена на анализ экстремальных природных явлений, прежде всего наводнений и лесных пожаров, которые становятся самыми разрушительными катастрофами в мире.
ImpactMesh — это глобальный мультимодальный датасет, созданный на основе данных спутников Copernicus Sentinel-1 и Sentinel-2 за последние десять лет. Он содержит снимки территорий до и после стихийных бедствий, что позволяет наглядно оценивать масштаб разрушений. Каждый зафиксированный случай представлен сразу тремя типами данных: оптическими изображениями, радиолокационными снимками и картами рельефа местности.
Такой подход особенно важен в условиях, когда дым от пожаров или плотная облачность мешают спутникам увидеть ситуацию с помощью обычных камер. В этих случаях радарные данные и информация о высоте поверхности помогают точнее определить границы затоплений и выгоревших территорий.
Чтобы показать практическую пользу датасета, исследователи IBM и ESA дообучили модель TerraMind для анализа лесных пожаров. Первые тесты показали, что использование снимков до и после позволяет создавать карты выгоревших участков как минимум на 5% точнее по сравнению с моделями, которые опираются только на оптические изображения.
По оценкам экспертов, наводнения и пожары составляют почти половину всех природных катастроф последних лет. С ростом температуры на планете их масштаб и частота продолжают увеличиваться. ИИ-модели, обученные на ImpactMesh, могут применяться для планирования экстренного реагирования, оценки ущерба, восстановления инфраструктуры и создания более точных карт рисков.
Проект стал частью долгосрочного сотрудничества IBM и ESA. Вместе с датасетом компании также выпустили TerraKit — открытый инструмент для создания геопространственных наборов данных и настройки ИИ-моделей под актуальную спутниковую информацию.
Открытые ИИ-модели и датасет ImpactMesh дают исследователям и службам реагирования новый инструмент для более точного анализа природных катастроф. Разработка может повысить готовность к экстремальным событиям и снизить их последствия в условиях меняющегося климата.
Источник: IBM
