Машина учится у природы: ученые в РФ подсмотрели за пеликанами и создали технологию будущего
В засушливых регионах всё чаще фиксируется проседание грунта, которое угрожает не только сельскому хозяйству, но и жилым домам, дорогам, трубопроводам. Российские учёные предложили новый инструмент, который позволяет прогнозировать такие процессы с высокой точностью и учитывать десятки факторов риска.
Почему грунт начинает проседать
Субсиденция — так в науке называют проседание почвы. Это может происходить постепенно или внезапно. Для местных жителей последствия всегда ощутимы: трещины в стенах зданий, повреждённые асфальтовые покрытия, перебои в водоснабжении.
Основная причина — чрезмерное использование подземных вод. В засушливых районах именно они становятся главным источником влаги для полей и теплиц. Однако выкачивание приводит к нарушению баланса, и земля теряет устойчивость.
Новый подход РУДН
В Российском университете дружбы народов создали методику, которая опирается на машинное обучение и метаэвристическую оптимизацию. Такой тандем дал возможность достичь рекордного уровня точности — почти 96%.
"Ученые РУДН разработали инновационный метод прогнозирования рисков проседания земной поверхности (субсиденции) в засушливых регионах. Новый подход, сочетающий машинное обучение с метаэвристической оптимизацией, позволил достичь рекордной точности прогноза (95,7%) и обеспечил интерпретируемость результатов, что критически важно для планирования устойчивого развития территорий", — отметили в пресс-службе.
Интересно, что в качестве алгоритма оптимизации был использован метод, имитирующий охотничье поведение пеликанов. Именно эта версия показала наилучшие результаты.
Какие данные использовали
Учёные применили снимки Sentinel-1 за период с 2014 по 2020 годы. Было выделено 215 точек с зафиксированным проседанием и учтено 17 различных факторов: от особенностей геологии до плотности скважин и индекса растительности NDVI. Такой комплексный анализ позволил построить карту рисков, которая в будущем пригодится инженерам и аграриям.
Плюсы и минусы новой модели
| Плюсы | Минусы |
| Высокая точность прогноза (95,7%) | Требуются большие массивы спутниковых данных |
| Учитывает природные и антропогенные факторы | Сложность в интерпретации без специалистов |
| Подходит для территориального планирования | Метод пока не внедрён массово |
| Возможность применения в сельском хозяйстве и инфраструктуре | Необходима поддержка региональных властей |
Сравнение методов прогнозирования
| Метод | Особенности | Точность |
| Традиционные геологические измерения | Опора на бурение и наблюдения | Средняя |
| Стандартные алгоритмы машинного обучения | Автоматический анализ данных | Выше средней |
| Модель РУДН с пеликанами | ML + метаэвристическая оптимизация | Очень высокая |
Советы шаг за шагом
- При планировании строительства в засушливых районах использовать карты рисков проседания.
- В агробизнесе проверять плотность скважин и регулировать забор подземных вод.
- Для теплиц и садоводческих хозяйств устанавливать системы капельного полива, уменьшающие нагрузку на грунтовые воды.
- Страховать объекты недвижимости, расположенные в зонах возможного проседания.
- При реконструкции дорог учитывать данные спутникового мониторинга.
Мифы и правда
- Миф: проседание грунта происходит только из-за природных причин.
- Правда: главный фактор в засушливых регионах — человек и его потребность в воде.
- Миф: традиционные методы всегда надёжнее технологий.
- Правда: спутниковые данные и искусственный интеллект дают более точную картину.
- Миф: проблему можно решить быстрыми ремонтами.
- Правда: без комплексного анализа и регулирования водопользования трещины будут появляться снова.
FAQ
- Как выбрать участок для строительства в засушливом регионе?
Ориентируйтесь на карты субсиденции и учитывайте близость к разломам и плотность скважин. - Сколько стоит спутниковый мониторинг?
Цены зависят от региона и объёма данных, но доступные сервисы дистанционного зондирования уже есть на рынке. - Что лучше для фермеров: бурение новых скважин или капельное орошение?
Капельное орошение выгоднее: оно экономит воду и снижает риск проседания.
Исторический контекст
1960-е: первые массовые случаи проседания фиксировались в Калифорнии из-за добычи воды.
1990-е: в Азии начали использовать спутниковые данные для изучения грунтов.
2010-е: внедрение машинного обучения в прогнозировании геологических процессов.
2020-е: методы оптимизации с использованием природных аналогий (например, поведение животных).
Ошибка → Последствие → Альтернатива
- Ошибка: бурение скважин без учёта гидрологии.
- Последствие: ускоренное проседание почвы.
- Альтернатива: внедрение систем умного водоучёта.
- Ошибка: строительство дорог без анализа рисков.
- Последствие: разрушение покрытия через 2-3 года.
- Альтернатива: проектирование на основе спутниковых карт.
А что если…
Если использовать подобные алгоритмы в городском строительстве, можно заранее выявить районы, где дома подвержены риску трещин. Это позволит экономить миллиарды рублей на ремонте и предотвращать аварийные ситуации.
Интересные факты
- Пеликаны стали "математическими охотниками" в компьютерных алгоритмах.
- NDVI, который используют аграрии для оценки урожайности, пригодился и геологам.
- Снимки Sentinel-1 фиксируют даже миллиметровые изменения поверхности.
Подписывайтесь на Moneytimes.Ru
