Google DeepMind сообщает о новых проектах, где искусственный интеллект становится ключевым инструментом для изучения и сохранения биосферы Земли. Компания представила три направления исследований, которые могут изменить подход к охране природы.
Предсказание рисков вырубки лесов
Лесные экосистемы играют критическую роль в углеродном балансе и поддержании биоразнообразия, но продолжают исчезать угрожающими темпами. В партнерстве с World Resources Institute разработана модель, предсказывающая риски обезлесения с разрешением до 30 метров на основе спутниковых данных за 2000-2024 годы.
Новый подход использует архитектуру трансформеров зрения и работает исключительно со спутниковыми снимками, не требуя дополнительных локальных данных вроде карт дорог. Это позволяет масштабировать анализ на большие территории с высокой точностью.
Картографирование видов с графовыми нейросетями
Для эффективной охраны видов необходимо точно знать их ареалы обитания. Исследователи создали модель на основе графовых нейронных сетей, которая комбинирует полевые наблюдения, спутниковые эмбеддинги AlphaEarth Foundations и данные о характеристиках видов.
В рамках пилотного проекта с австралийскими учеными уже составлены карты распространения 23 видов млекопитающих, включая большого летающего поссума — ночного сумчатого обитателя эвкалиптовых лесов.
Биоакустический мониторинг с Perch 2.0
Полевой мониторинг традиционно сложен и дорог, но ИИ может автоматизировать идентификацию видов по звукам. Обновленная модель Perch 2.0 не только лидирует в распознавании птиц, но и работает как фундаментальная модель — экологи могут быстро адаптировать её для идентификации новых видов в любом регионе.
На Гавайях система уже помогает защищать исчезающих птиц-медососов, анализируя даже голоса птенцов для оценки здоровья популяций.
Технически впечатляюще, но настоящая проверка наступит, когда эти модели начнут реально влиять на политические решения. Спутниковые данные и нейросети — это мощно, но без интеграции с местными знаниями и регуляторными механизмами рискуют остаться красивыми демонстрациями. Особенно интересно, как они справятся с адаптацией моделей в регионах, где качество данных оставляет желать лучшего.
Интеграция данных для комплексного подхода
Конечная цель — объединение данных из различных источников: спутниковых снимков, биоакустики, изображений и документов. Это позволит создать целостную картину экосистем и их взаимодействия с человеческой деятельностью.
Такой комплексный подход даст политикам инструменты для принятия обоснованных решений по защите природы для будущих поколений.