Комплекс ИИ-моделей 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 отмечена премией 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.

"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", — комментирует вице-президент по устойчивому развитию Сбербанка Марина Булова.

Последние комментарии

Юрий Пестриков 26 июля 2026 15:52 Революция в экономике: как цифровые платформы меняют бизнес и людей

... во - ВО ... скоро будем жить в ЦИФРОВОЙ КОЛОНИИ; ... согнали народ в городские РЕЗЕРВАЦИИ, а о последствиях не думаем - только вольный человек БУДЕТ ЗАЩИЩАТЬ СВОЮ ВОЛЮ, умея жить в просторах РОССИИ.

Дмитрий Донской 02 декабря 2024 16:57 Игорь Матвеев: "Технические специалисты, обладающие знаниями в области ИТ-технологий, востребованнее, чем программисты"

Специалист по радиосвязи легко осваивает проводную связь, тогда как проводнику сложнее разобраться в радиосвязи. И это факт!

Глеб Галушкин 02 июня 2023 18:06 Антон Крамаров (SmaSS Technologies): "В условиях импортозамещения российские идеи и разработки получают второй шанс"

Только в своих «мудрых» речах Антон почему-то умалчивает, как по-свински поступил с работниками своей команды. Что «предупредил» людей о закрытии за две недели до роспуска команды. Уговорил написать увольнение по собственному желанию, клятвенно обещая выплатить всё после продажи интеллектуальной собственности. Потом исчез, и своих денег мы ждём до сих пор

Анатолий Илларионов 13 октября 2018 06:06 "Прибывалка.63" вышла в финал престижного всероссийского конкурса "ПРОФ-IT.2018"

Прибывалка63 умерла после появления в Самаре Яндекс.Транспорт

Фото на сайте

Все фотогалереи

Новости раздела

Все новости
Архив
Пн Вт Ср Чт Пт Сб Вс
25 26 27 28 29 30 31
1 2 3 4 5 6 7
8 9 10 11 12 13 14
15 16 17 18 19 20 21
22 23 24 25 26 27 28
29 30 1 2 3 4 5