Перейти к содержимому
Digital Business BY · БЕЛАРУСЬ
НБ РБUSD2.9921EUR3.3424RUB0.0366PLN0.7608CNY0.4487Конвертер →
IT и стартапы

Белорусские учёные применяют ИИ для мониторинга почти 3 млн га мелиорированных земель

Институт мелиорации НАН Беларуси тестирует нейросети для анализа аэро- и спутниковых снимков — вместо ручной проверки каждого гектара.

Казакевич Алексей
5 мин
Обновлено 24 июля
Белорусские учёные применяют ИИ для мониторинга почти 3 млн га мелиорированных земель
Содержание · 3
  1. 01Почему ручной мониторинг больше не масштабируется
  2. 02Как устроен пилот и где его пределы
  3. 03Что это значит для агро- и IT-рынка Беларуси

Белорусский Институт мелиорации запустил пилотный проект по применению искусственного интеллекта для оценки аэрофотосъёмки и спутниковых снимков. Об этом на пресс-конференции, приуроченной ко Всемирному дню борьбы с опустыниванием и засухой, рассказал директор РУП «Институт мелиорации» НАН Беларуси Александр Анженков. Ключевая задача — автоматизировать мониторинг почти 3 млн га мелиорированных земель, которые прежде требовали ручного просмотра.

Почему ручной мониторинг больше не масштабируется

Мелиорированные угодья Беларуси — одни из крупнейших в Европе по площади осушенных и орошаемых земель. Следить за их состоянием вручную становится всё сложнее: нагрузка на специалистов растёт, а частота засух в стране увеличивается. По данным Гидрометеоцентра, режим осадков в Беларуси за последние десятилетия заметно изменился — периоды летней сухости стали продолжительнее и интенсивнее.

Именно в этом контексте Институт мелиорации начал искать технологические решения. Первым шагом стало освоение цифровых моделей рельефа и местности — относительно зрелый инструмент, который уже используется в практической работе. Следующий уровень — нейросетевой анализ снимков с беспилотников и спутников.

Автоматизированная обработка позволяет за короткое время охватить площади, на ручной анализ которых ушли бы месяцы. Алгоритмы выявляют аномалии на поверхности: переувлажнение, деградацию дренажных каналов, изменения растительного покрова — всё то, что сигнализирует о проблемах с мелиоративной системой.

Как устроен пилот и где его пределы

По словам Анженкова, направление пока остаётся экспериментальным. Результаты, которые выдаёт ИИ, в обязательном порядке верифицируют специалисты-мелиораторы — система ещё не достигла уровня точности, достаточного для полностью автономных решений. Это стандартная практика для агропромышленного применения нейросетей: цена ошибки в поле высока, поэтому «человек в петле» остаётся необходимым элементом.

Такой подход характерен и для других отраслей, где ИИ внедряется в Беларуси. Аналогичную логику — автоматизация рутины плюс экспертная проверка критических решений — применяют, например, в промышленной диагностике на предприятиях, аффилированных с ПВТ-компаниями, которые разрабатывают решения для «умного» производства.

Помимо ИИ-направления, Институт мелиорации параллельно ведёт более традиционные разработки. В частности, организация сотрудничает с белорусской химической промышленностью в части создания гидротехнических сооружений из полимерных материалов. Это позволяет снизить стоимость и увеличить срок службы дренажных конструкций по сравнению с классическими бетонными решениями.

Что это значит для агро- и IT-рынка Беларуси

Внедрение ИИ в мелиорацию — показательный пример того, как государственные научные институты страны начинают использовать инструменты, которые ещё недавно ассоциировались исключительно с технологическими стартапами. Спрос на специалистов, способных работать на стыке геоинформатики, машинного обучения и агрономии, в Беларуси будет только расти.

Для IT-компаний, ориентированных на agritech, это сигнал: государственный сектор готов к пилотным проектам. Институт мелиорации — не единственная структура НАН, которая тестирует цифровые инструменты. Схожие эксперименты ведутся в лесном хозяйстве и земледелии. Потенциальный рынок заказчиков для белорусских разработчиков компьютерного зрения и геоаналитики — весь агропромышленный комплекс страны.

Отдельный вопрос — качество и доступность обучающих данных. Спутниковые снимки высокого разрешения стоят дорого, а собственные белорусские датасеты по состоянию мелиоративных систем пока невелики. Именно накопление размеченных данных, а не сам алгоритм, скорее всего, станет ключевым узким местом при масштабировании пилота на все 3 млн га.

Тем не менее сам факт запуска такого направления в государственном НИИ — важный прецедент. Он показывает, что ИИ в Беларуси выходит за пределы ПВТ и начинает работать там, где земля буквально под ногами.

ПоделитьсяVK

Свежие новости

Все новости
Концептуальная иллюстрация: Google открыла TPU Sync: библиотека для управления KV-кэшем и весами моделей на TPU
IT и стартапы

Google открыла TPU Sync: библиотека для управления KV-кэшем и весами моделей на TPU

Google выпустила TPU Sync — открытую C++-библиотеку, которая организует передачу тензоров между HBM, оперативной памятью хоста, локальными SSD и сетевым хранилищем как единой иерархией памяти. Для MoE-моделей от 235B до 480B параметров библиотека сокращает задержку передачи KV-кэша и время до первого токена в среднем на 90% по сравнению с работой без TPU Sync.

Редакция
2 мин
Концептуальная иллюстрация: Cloud Pathways для GKE перешёл в статус GA
IT и стартапы

Cloud Pathways для GKE перешёл в статус GA

Google Cloud объявил об общей доступности Cloud Pathways на Google Kubernetes Engine. Среда выполнения, созданная в Google DeepMind для обучения и инференса фронтирных моделей, включая Gemini, теперь открыта для всех клиентов платформы.

Редакция
2 мин
Концептуальная иллюстрация: NVIDIA Dynamo получил рецепты развёртывания для ведущих корейских открытых моделей
IT и стартапы

NVIDIA Dynamo получил рецепты развёртывания для ведущих корейских открытых моделей

NVIDIA выпустила оптимизированные рецепты развёртывания на базе Dynamo для четырёх корейских открытых моделей. Конфигурации рассчитаны на GPU NVIDIA B200 и заявляют до двукратного прироста производительности из коробки.

Редакция
1 мин
Концептуальная иллюстрация: AWS Elemental MediaConvert получил встроенную генерацию субтитров на базе ИИ
IT и стартапы

AWS Elemental MediaConvert получил встроенную генерацию субтитров на базе ИИ

AWS Elemental MediaConvert интегрировал Smart Subtitles — решение на основе ИИ и современных моделей распознавания речи. Функция автоматически транскрибирует аудио и встраивается непосредственно в VOD-пайплайны без внешних сервисов субтитрования.

Редакция
1 мин
Концептуальная иллюстрация: Vercel AI Gateway получил инструменты DeepSeek Search и DeepSeek Fetch
IT и стартапы

Vercel AI Gateway получил инструменты DeepSeek Search и DeepSeek Fetch

Vercel добавил в AI Gateway два инструмента DeepSeek: Search для поиска релевантных страниц и Fetch для получения их содержимого в формате Markdown. Оба работают с любой моделью, поддерживающей вызов инструментов.

Редакция
1 мин
Концептуальная иллюстрация: Google Cloud перевёл серверы Z4M в общую доступность
IT и стартапы

Google Cloud перевёл серверы Z4M в общую доступность

Google Cloud объявил об общей доступности серии Z4M — машин с оптимизированным хранилищем, доступных как виртуальные машины и bare-metal инстансы. Серия предлагает до 192 vCPU, 1 536 GiB памяти и 400 Gbps RDMA-сети с поддержкой GPUDirect и TPUDirect Storage.

Редакция
1 мин