Искусственный интеллект для поддержки лесного планирования в Metsähallitus

Metsähallitus вместе с CollectiveCrunch Oy развивает использование искусственного интеллекта в лесном планировании. Предварительные результаты выглядят многообещающими. В долгосрочной перспективе сотрудничество может способствовать цифровизации всего лесного сектора.

В 2019 году Metsähallitus запустила проект, цель которого — выяснить, можно ли автоматизировать планирование лесов с помощью искусственного интеллекта.

— Мы хотели выяснить, можно ли получить более точную информацию о планировании с помощью нескольких источников и больших объемов данных, а также можно ли автоматизировать планирование лесохозяйственных мероприятий, — говорит эксперт по развитию Metsarmallitus Metsätalous Oy  Тармо Мюллюмяки .

На старте проекта не было точного понимания возможностей, предлагаемых искусственным интеллектом, и поэтому партнер был выбран с использованием модели инновационного партнера.

— Metsähallitus привносит в проект практические потребности, для которых требуются решения, а также обширный опыт работы с лесами. «У нас, с другой стороны, есть большой опыт программирования и разработки решений для искусственного интеллекта», — говорит Яркко Липпонен, генеральный директор CollectiveCrunch Oy, который был выбран в качестве партнера  .

По словам Липпонена, решения с использованием искусственного интеллекта хорошо подходят для таких стран, как Финляндия, где цифровизация уже идет полным ходом.

— Лесная промышленность давно систематически собирает данные из многих источников. Большая часть работы заключается в том, что данные из разных источников редактируются и объединяются таким образом, чтобы их можно было использовать на основе алгоритмов искусственного интеллекта.

Предварительные результаты многообещающие

Искусственный интеллект был протестирован на пилотной территории площадью более 300 000 гектаров при оценке потребностей в уходе за саженцами, определении мест и границ вырубки, а также прогнозах пород древесины на участках вырубки. В части определения потребностей в уходе насаждениями и прогнозирования роста древесных пород, результаты были настолько многообещающими, что CollectiveCrunch было разрешено подготовиться к их распространению на другие части страны.

При оценке потребности в уходе за посадками исходным материалом был индекс влажности, полученный на основе трехлетних спутниковых снимков, которые уже дали достаточно многообещающие результаты. Результаты улучшились, когда к данным была добавлена ​​информация о возрасте древостоя, его высоте и сумме тепла. Оценка, произведенная искусственным интеллектом, сравнивалась с планами ухода за посадками, составленными по обычной методике.

— Искусственный интеллект хорошо распознает крайние случаи, то есть объекты, где есть явная потребность в уходе и те, где такой необходимости нет . Таким образом, доля объектов, подлежащих осмотру на местности вначале, из соображений осторожности и для увеличения обучающего материала для искусственного интеллекта все еще излишне велика, говорит Мюллюмяки.

Объединение разных источников данных

Искусственный интеллект может объединять данные, собранные из разных источников, и обрабатывать огромные объемы данных. Это особенно полезно при оценке данных о лесных ресурсах, схемах механизированной вырубки и распределении пород древесины.

В настоящее время модель имеет более 150 уровней или параметров. Включены материалы спутникового и лазерного сканирования, данные из системы пространственной информации Metsähallitus и различные модели климата и погоды. Планы заготовки, подготовленные специалистами по планированию, были использованы в качестве справочного материала.

Использование искусственного интеллекта
является частью
цифровизации лесного хозяйства .

При подготовки системы к оценке распределения заготавливаемой древесины по породам и сортиментам, в качестве обучающих материалов использовались данные харвестеров с GPS-координатами, полученные от машин, осуществляющих заготовку в лесах Metsähallitus. Цель состоит в том, чтобы сделать прогнозы выхода сортиментов, полученные с помощью искусственного интеллекта, настолько надежными, чтобы проектировщику не приходилось тратить время на оценку объема и структуры лесозаготовок.

Добавленная стоимость для всего лесного сектора

Одной из целей, поставленных перед искусственным интеллектом, является автоматизация планирования лесных операций. Однако, работа дизайнера требует много знаний, к примеру, связанных с природными, экологическими, социальными аспектами ведения лесного хозяйства, , которые невозможно воплотить в алгоритме.

— Искусственный интеллект не заменит планировщика, но я считаю, что он будет хорошим инструментом для него, — считает Липпонен.

Metsähallitus будет первым, кто будет использовать решения на основе искусственного интеллекта, но приложения, созданные в рамках проекта, могут быть коммерциализированы и предложены другим участникам лесной отрасли.

— Применение искусственного интеллекта является частью дигитализации лесного хозяйства, что создает добавленную стоимость для клиентов и оптимизирует операции. В то же время оно позволяет развивать профессиональные навыки дизайнеров и направлять их на решение задач, на которые искусственный интеллект не способен, — подчеркивает генеральный директор Metsähallitus Metsätalous Oy  Юсси Кумпула  .

САРИ ХИЛТУНЕН
metsafi-lehti.fi, октябрь 2020

Похожие записи

Добавить комментарий