Оглавление
Ученые из Университета Миннесоты разработали революционную систему для мониторинга лесных пожаров — автономный рой дронов, способный в реальном времени строить трехмерные модели дымовых шлейфов. Эта технология обещает кардинально улучшить прогнозирование распространения загрязнения воздуха и повысить эффективность борьбы с пожарами.
Проблема, которую не решают традиционные методы
Дымовые шлейфы лесных пожаров — это не просто однородные облака, а сложные динамические системы, способные преодолевать сотни километров и серьезно влиять на качество воздуха. Мелкие частицы остаются в атмосфере днями, создавая риски для здоровья населения даже в удаленных регионах.
Традиционные методы мониторинга — спутники, лидары и системы дистанционного зондирования — не обеспечивают необходимой детализации и оперативности. Они не могут отслеживать быстро меняющуюся структуру дыма в сложном рельефе или отдаленных районах.
Как работает умный рой
Система состоит из пяти дронов: одного управляющего и четырех рабочих. Каждый аппарат оснащен:
- 12-мегапиксельной камерой на трехосевом стабилизаторе
- Аккумулятором 6000 mAh для длительной работы
- Процессором NVIDIA Jetson для обработки данных в реальном времени
- Продвинутыми контроллерами полета
Дроны автономно распознают дым, координируют свои действия и делают многопозиционные снимки, которые затем преобразуются в 3D-модели с помощью технологии Neural Radiance Field (NeRF).

Ирония в том, что мы используем одни из самых продвинутых технологий искусственного интеллекта — нейросети, преобразующие 2D в 3D, — для борьбы с одной из древнейших стихийных сил природы. Это прекрасный пример того, как машинное обучение служит практическим целям, а не просто генерирует картинки по запросу.
Полевые испытания и практическая ценность
Система уже прошла испытания в реальных условиях и продемонстрировала способность создавать временные ряды 3D-реконструкций, показывающих эволюцию дымового шлейфа. Это дает ученым беспрецедентные данные об объеме, направлении движения и скорости рассеивания частиц.

По словам Никила Нришнакумара, ведущего автора исследования, «этот подход позволяет собирать высококачественные данные на больших территориях с меньшими затратами по сравнению со спутниковыми технологиями».
Широкие возможности применения
Технология применима не только для мониторинга лесных пожаров, но и для:
- Контролируемых выжиганий
- Вулканических извержений
- Песчаных бурь
- Любых событий, связанных с распространением частиц в атмосфере

Исследование опубликовано в рецензируемом журнале Science of the Total Environment и открывает новые возможности для улучшения моделей поведения огня и прогнозирования качества воздуха.
Источник новости: Yahoo News
Оставить комментарий