Извержения станут предсказуемыми: нейросеть научилась прогнозировать распространение вулканического пепла
Камчатка — один из регионов в мире, который входит в Тихоокеанское вулканическое огненное кольцо — зону в 40 тысяч километров по всему земному шару, где происходят многочисленные извержения вулканов и пеплопады. Ежегодно из-за вулканической активности только на Камчатке десятки населенных пунктов накрывает пеплом, останавливается авиасообщение, жителям не рекомендуют покидать помещения без необходимости, а администрация тратит сотни миллионов рублей на восстановление дорог, электро- и водоснабжения после пеплопадов. Выбросы пепла также влияют на сельское хозяйство и экосистему края. По словам специалистов крупнейшего на Камчатке Кроноцкого заповедника, при крупных выбросах почва затвердевает, сотни животных остаются без пищи, что ведёт к вымиранию популяции уникальных видов.
«После сильнейших выбросов вулкана Шивелуч в 2023 году мы отправили сотни детей на отдых и оздоровление в летние месяцы. Раннее диагностирование проблемы поможет быстрее принимать меры для устранения последствий пеплопада. Совместно с единой диспетчерской службой мы собираемся тестировать сервис в ближайшее время», — рассказала Александра Лебедева, зампредседатель правительства Камчатского края.
«В устранении пеплопада время — один из самых ценных ресурсов. Нам важно как можно скорее информировать жителей близких к вулканам городов и сел, своевременно направлять колонну техники с самосвалами и экскаваторами, подвозить населению воду. Мы уже используем несколько технологических решений для этого, при этом надеемся, что применение искусственного интеллекта даст прогнозированию новое развитие», — рассказал Сергей Лебедев, министр МЧС Камчатского края.
Сервис для прогнозирования распространения вулканического пепла работает в формате интерактивной карты. Она отображает, как с момента выброса будут распространяться облака пепла в течение следующих суток. В основе проекта — модель машинного обучения и математическая модель рассеивания примесей в атмосфере, доработанная под задачу метеорологами Яндекс Погоды.
ML-модель, обученная студентами ШАДа, отслеживает момент выброса пепла, а математическая определяет, где именно будет находиться облако. Для обучения алгоритмов специалисты использовали архивы из фото и видео за 23 года наблюдений за вулканами, предоставленных Геофизической службой РАН. Все данные были загружены в объектное хранилище Yandex Cloud, а сам сервис визуализирован на базе решения «Геоинтеллект» и Яндекс Карт.
Также в сервис интегрированы дашборды в Yandex DataLens с детальной информацией о выбросах за предыдущие периоды. Сейчас можно смотреть изменение передвижения облака при выборе конкретного вулкана на разной высоте и в разные периоды времени. В будущем разработчики добавят возможность определять высоту и плотность пепла с помощью других ML-моделей, дообученных с помощью сервиса Yandex DataSphere.
«Облачные технологии и сервисы машинного обучения активно применяются для решения разных социальных задач. Например, для мониторинга природных явлений. В таких проектах, как прогнозирование распространения вулканического пепла, важен быстрый, удобный доступ к сервисам для тестирования гипотез, обучения прогнозных моделей. Наш проект легко может быть масштабирован для наблюдения за вулканами в разных точках мира, где остро стоит проблема извержения вулканов и последствий этого», — поделилась Анна Лемякина, директор по стратегическим проектам в Yandex Cloud.
Сервисом могут воспользоваться и туристические компании для планирования безопасных маршрутов и джипинг-туров. Кроме этого, при дообучении ML-моделей технология применима для мониторинга других веществ природного или техногенного характера. Например, для отслеживания технических газов на промышленных предприятиях или анализа риска аварий летательных аппаратов.