Нейросеть научили «дорисовывать» облака: почему это важно

Нововведение позволит увеличить точность выявления и классификации климатических феноменов. Рассказываем, кто и как его применяет.

Российские ученые из «Сколтеха» разработали методику, позволяющую нейросети дополнять спутниковые снимки облаками и снежным покровом. Такое решение помогает увеличить объем тренировочного материала и улучшить точность распознавания и классификации редких или сложных для анализа погодных явлений, следует из данных ТАСС.

Речь идет о методе CSIA (Climate Structures Inpainting Augmentations). Его суть заключается в следующем: нейросеть добавляет на исходные снимки реалистичные климатические элементы — например, облака, тени от облаков и снежный покров — в местах, где эти явления изначально отсутствовали. Таким образом, удается искусственно расширить набор тренировочных данных.

«Мы искусственно расширяем выборку и учим нейросеть не путаться, когда ей встречаются редкие или сложные для сегментации явления. Наш метод помогает моделям точнее понимать геометрию и оптику климатических объектов, что особенно важно при анализе больших регионов и редких погодных феноменов», — комментирует руководитель исследовательской группы в Центре ИИ «Сколтеха» Светланы Илларионовой.

Сообщается, что предложенный метод не требует ручного вмешательства для разметки данных. Одновременно с этим он повышает точность распознавания сложных климатических объектов на снимках.