Искусственный интеллект создает модели городских лесов

Tree-D Fusion, система искусственного интеллекта, создает 3D-модели городских деревьев, прогнозирует их рост, влияние на окружающую среду и помогает улучшить управление городским лесничеством.

Исследователи из MIT, Google и Университета Пердью представили «Tree-D Fusion«, систему, управляемую ИИ, которая создает детализированные 3D-модели городских деревьев с использованием отдельных изображений. Результаты были изложены в недавней статье.

Сочетая искусственный интеллект и многолетние знания в области лесоводства, система моделирует структуры деревьев и закономерности их роста, что позволяет получить информацию для городского лесного хозяйства.

Проект включает в себя крупномасштабную базу данных из 600 000 готовых к симуляции моделей деревьев по всей Северной Америке, предназначенных для таких приложений, как прогнозирование роста деревьев и его влияние на городскую среду, как сообщается в пресс-релизе MIT.

Статья объясняет, что система основывается на гибридном подходе к моделированию деревьев. Сначала алгоритмы глубокого обучения создают структурную оболочку, представляющую общую форму дерева. Затем традиционные процедурные модели уточняют эту оболочку, симулируя реалистичные узоры ветвей и листьев на основе рода дерева.

Это сочетание позволяет Tree-D Fusion предсказывать, как могут расти деревья при различных условиях окружающей среды, включая изменения температуры и доступность грунтовых вод.

В отличие от предыдущих моделей, она распознаёт обычно скрытые особенности, такие как обратная сторона деревьев, невидимая на снимках с уровня улицы, и учитывает динамичную природу деревьев в их взаимодействии с окружающей средой, говорится в пресс-релизе MIT.

«Мы связываем десятилетия лесоводческой науки с современными возможностями искусственного интеллекта», — объяснила Сара Бири, ассистент профессора в MIT и руководитель исследований в MIT CSAIL, как сообщалось в MIT.

«Это позволяет нам не просто определять деревья в городах, но и предсказывать, как они будут расти и влиять на окружающую среду со временем. Мы используем ИИ, чтобы применить существующие знания в области лесоводства в более широком городском контексте.»

MIT объясняет, что Tree-D Fusion является прогрессом по сравнению с более ранними попытками мониторинга городских лесов, которые часто основывались на наблюдениях на уровне района или сталкивались с проблемами масштабирования.

Система использует изображения, полученные с помощью инструментов вроде Google Street View, и встраивает их в прогностические модели, способные оценивать будущий рост и определять потенциальные риски, такие как ветви, мешающие электролиниям.

Несмотря на свои прогрессивные возможности, система сталкивается с проблемами, в частности с перекрывающимися или «запутанными» деревьями, когда ветви соседних деревьев переплетаются друг с другом.

«То, что делает эту работу захватывающей, — это то, как она заставляет нас пересмотреть основные предположения в области компьютерного зрения», — сказала Бири, как сообщает MIT. Динамичные и постоянно меняющиеся формы деревьев требуют новых подходов, в отличие от статических объектов, таких как здания.

Ученые уже исследуют, как можно масштабировать Tree-D Fusion на глобальном уровне, с потенциальными применениями для городского лесного хозяйства и мониторинга биоразнообразия.

«Наша цель — использовать проницательность, основанную на ИИ, для поддержки природных экосистем, продвижения устойчивости и улучшения градостроительства», — сказал Чжэ Джун Ли, аспирант Пердьюского университета, разработавший алгоритм Tree-D Fusion, как сообщает MIT.