Как заявила директор по маркетингу АО "Терра Тех" Елена Натарова, представляя данную цифровую карту в рамках секции "Геопространственный искусственный интеллект" на конференции Innopolis AI Conference for business (AI IN 2023), работы по данному проекту полностью завершены к 1 июля 2023 г.

Целевой аудиторией проекта, как сообщила Елена Натарова, являются федеральные и региональные органы власти, всего более 1200 пользователей. По ее словам, уже на нынешней стадии развития цифровая карта хозяйственной деятельности позволяет в режиме реального времени проводить мониторинг лесных ресурсов, водных поверхностей, недропользования и строительства, который могут применять региональные органы власти для комплексного анализа территорий.

Елена Натарова особо отметила тот факт, что при работе над проектом активно использовался искусственный интеллект (ИИ). Она оценила выигрыш от применения ИИ при обработке данных дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ) в 97% по временным затратам и 48% - по финансовым, уровень ошибок не превышал 3,5%. В итоге, как заявила Елена Натарова, стоимость обработки данных составила 6 коп. в расчете на 1 га. ИИ применялся для повышения качества космических снимков, например, устранения посторонних объектов - облаков, дымки и т.п.

"Представленная цифровая карта природных ресурсов и объектов в масштабах всей России в ручном режиме готовилась бы несколько лет. Именно нейросети позволили нам сделать по всей стране, а это более 17 млн кв.км, срез по лесопокрытым территориям, рубкам, пожарам, стройке, карьерам и воде всего за год. Искусственный интеллект - один из главных драйверов рынка геотехнологий в мире. Проект "Цифровая Земля - Сервисы" продемонстрировал, что в мире мы находимся в авангарде по автоматизации процессов анализа космоснимков и использованию передовых методов при реализации проектов мониторинга в масштабе от конкретного объекта до всей страны", - так оценил значимость использования ИИ при работе над данным проектом генеральный директор АО "Терра Тех" Максим Болтачев.

На достигнутом, как заявила Елена Натарова, в "Терра Тех" останавливаться не планируют: будут расширяться сферы применения сервиса, тестироваться новые алгоритмы. Также в компании рассчитывают на новые данные, как с российских, так и с зарубежных спутников.

Также "Терра Тех" предлагает коммерческий сервис Pixel AI, который бесплатен для участков площадью до 3500 га. Пока, как отметила Елена Натарова, Pixel AI можно использовать для определения границ участков, но данный сервис будет совершенствоваться, в ближайших планах - создание сервиса предиктивной аналитики факторов, которые могут привести к снижению урожайности.

В целом, по мнению других участников дискуссии, использование искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения позволяет сократить срок обработки геоданных до 30 раз, что многократно ускоряет выход продуктов, учитывая большой объем и трудоемкость обработки геоданных. Особенно остро, как подчеркнул научный сотрудник Института океанологии РАН им. П.П. Ширшова Михаил Криницкий, задача стоит в ходе обработки данных научных исследований: традиционная обработка результатов одной экспедиции занимает в среднем шесть месяцев. Применение методов машинного обучения, по его заявлению, позволило сократить данный срок до недели. При этом, как подчеркнул Михаил Криницкий, решение данной задачи было весьма непростым, и на это ушли годы: "Алгоритмы машинного зрения несовершенны и с трудом отличают бревно от дельфина".

Исполнительный директор ООО "Геоцентр Консалтинг" Константин Мельников оценил уровень снижения трудозатрат при разработке геоинформационных систем (ГИС) в три-четыре раза. Особенно, по его оценке, это заметно при обновлении графа улично-дорожной сети, что является наиболее сложным и трудоемким элементом при создании ГИС-продуктов.