Operational prediction of the dynamics of the development of forest fire using artificial intelligence and deep machine learning
Аннотация: В статье рассмотрена актуальная задача оперативного прогнозирования динамики развития лесного пожара. Выполнен анализ существующих традиционных моделей прогнозирования лесного пожара. На основании результатов анализа установлено, что существующие традиционные модели прогнозирования лесного пожара имеют ряд существенных недостатков (ограниченную функциональность в условиях нестационарности и неопределенности; низкую точность прогноза и т.п.), что делает их малоприменимыми в условиях оперативного прогнозирования. Обоснована необходимость разработки метода оперативного прогнозирования динамики развития лесного пожара, учитывающего влияние факторов окружающей среды, характера лесных насаждений и вида пожара при нестационарности и неопределенности. Для оперативного прогнозирования динамики развития лесного пожара в сложных условиях предложено применение перспективных информационных технологий – искусственного интеллекта и глубокого машинного обучения. В рамках разработки метода оперативного прогнозирования динамики развития лесного пожара частично выполнен сбор визуальных данных о динамике развития лесного пожара и осуществлено формирование предварительной базы визуальных данных. Исследование выполнено при финансовой поддержке РФФИ в рамках научного проекта № 18-37-00035 «мол_а».
Ключевые слова: Лесной пожарнеопределенностьнестационарностьискусственный интеллектсверточные нейронные сетидинамика развития пожарапрогнозированиеглубокое машинное обучениебаза визуальных данных