Московский государственный университет геодезии и картографии (МИИГАиК) в рамках проектно-образовательного интенсива "Архипелаг 2024", который проходил этим летом в Сахалинской области, успешно испытал первую в России инновационную разработку с использованием искусственного интеллекта (ИИ) для автоматической классификации облачности и атмосферных явлений. Разработанный в МИИГАиК набор технических и технологических решений позволил оперативно автоматически определять необходимые для обеспечения метеорологической информацией участников соревнований БВС параметры облачности (высоту нижней границы облачности, форму, вид и разновидность облаков), а также возникновение таких атмосферных явлений, как дымка, туман, дождь. После успешной апробации разработки интерес к ее дальнейшему тестированию проявили несколько регионов.

В основе представленной на Сахалине разработки лежат результаты, полученные в Лаборатории мониторинговых систем МИИГАиК, где с 2022 года в рамках реализации стратегии технологического суверенитета РФ в области пространственных данных разрабатывают решения для автоматического получения информации о состоянии атмосферы на основе изображений, получаемых с Земли. В реализации сервиса автоматической классификации облачности и атмосферных явлений, являющегося значимой частью разработанной системы оперативного визуального мониторинга облачности и атмосферных явлений, приняли активное участие сотрудники научного центра МИИГАиК "Лаборатория пространственных вычислений и искусственного интеллекта".

В 2024 году "Архипелаг" стал площадкой для практической отработки применения БПЛА в логистике, сельском и лесном хозяйстве и других областях деятельности. Участникам соревнований предстояли гонки, миссии над землей и водой, испытания групповых полетов. Всем им для планирования и безопасного выполнения полетов необходимы были точные и актуальные сведения об облачности и погодных явлениях. Сахалин является единственным регионом России, полностью расположенным на островах. Климат этой территории формируется под влиянием муссонов, системы морских течений, а также особенностей рельефа. Эти условия существенно повышают сложность геомоделирования и прогнозирования метеорологических условий.

К началу испытаний в рамках "Архипелага 2024" разработанная МИИГАиК система оперативного визуального мониторинга облачности и атмосферных явлений ежедневно собирала и обрабатывала более 25 тысяч изображений, автоматически классифицируя атмосферные явления и облачный покров и определяя высоту нижней границы облачности. Оборудование для проведения испытаний было установлено на озере Тунайча и аэродроме Пушистый в городе Корсаков. Информация с камер поступала каждые 10 секунд и отправлялась на серверы, которые с помощью искусственных нейросетей обрабатывали полученные данные и предоставляли информацию руководителям полетов беспилотников в режиме реального времени.

По словам заместителя руководителя Лаборатории мониторинговых систем и и. о. заведующего кафедрой информационно-измерительных систем МИИГАиК Юлии Белышевой, нейросеть обучена определять не только форму облаков, но и их виды в соответствии с Международным атласом облаков Всемирной метеорологической организации. "Есть три яруса облаков: верхний, средний и нижний, - пояснила Юлия Белышева. - К каждому ярусу относятся определенные формы облаков, которые затем делятся на виды и разновидности. Точная классификация облачности чрезвычайно важна при прогнозировании изменения текущих погодных условий. При выполнении классификации нейросеть учитывала и некоторые внешние параметры (сезон, время суток и др.), так как это имеет значение при определении видов облачности: некоторые виды облаков могут быть представлены только в дневное время, а другие - только вечером".

Заместитель по научной работе руководителя Лаборатории пространственных вычислений и искусственного интеллекта, декан факультета геоинформатики и информационной безопасности МИИГАиК, д. т. н. Андрей Матерухин отметил, что разработанная в МИИГАиК система оперативного визуального мониторинга облачности и атмосферных явлений с использованием ИИ позволяет обрабатывать большие объемы входных данных за счет активного использования параллельных вычислений. Также он подчеркнул, что испытания на Сахалине показали, что качество определения параметров облачности с помощью решений МИИГАиК превосходит качество, предоставляемое иностранными метеорологическими комплексами. "В рамках проведенных испытаний было проведено сравнение с метеокомплексом, - сообщил Андрей Матерухин. - В результате сравнения было, в частности, установлено, что в отличие от метеорологического комплекса, который позволял получить данные по облачности только в зоне, находящейся непосредственно над ним, система МИИГАиК позволяет, используя видеокамеры, собрать данные о большей части видимого небосвода".

Благодарность за предоставление разработанной системы мониторинга в рамках проведения соревнований по практической отработке применения беспилотных летательных аппаратов (БПЛА) в логистике, сельском и лесном хозяйстве, а также в других сферах деятельности выразил руководитель полетов БВС на образовательном интенсиве "Архипелаг 2024", директор "Спортивной школы по техническим видам спорта Сахалинской области" Дмитрий Третьяков. В своем письме на имя МИИГАиК он подтвердил, что "система показала прекрасные результаты при сравнении с мобильным метеокомплексом, а отклонения результатов по высоте нижней границы облачности не превышали 30 метров". Дмитрий Третьяков также отметил, что представленная МИИГАиК система мониторинга "является экономически выгодной для малой гражданской авиации".

Андрей Матерухин добавил, что кроме Сахалинской области интерес к разработанной системе проявил ряд других регионов, намеренных использовать такую систему в своих аэропортах. "МИИГАиК планирует расширять функциональность системы мониторинга, чтобы удовлетворить спрос на получение оперативной метеорологической информации не только для безопасного обеспечения полетов беспилотников и малой гражданской авиации, но и для других отраслей экономики, подверженных влиянию погодных условий", - заметил он.