22-25 вересня відбулась міжнародна конференція IDAACS 2021, на якій і викладачі кафедри математичного моделювання та аналізу даних представили разом із студентами свої роботи:
1. Validation of the Global Human Settlement Layer and NASA Population Data for Ukraine, Nataliia Kussul, Hanna Yailymova, Sophia Drozd, Andrii Shelestov.
2. The Wetland Map Validation for Ukraine, Andrii Shelestov, Hanna Yailymova, Bohdan Yailymov, Artem Chyrkov.
3. Automatic Deforestation Detection based on the Deep Learning in Ukraine, Leonid Shumilo, Mykola Lavreniuk, Nataliia Kussul and Bella Shevchuk.
Всі ці роботи виконані та будуть розвинені далі в межах проєктів Національного Фонду досліджень України, які отримали грантову підтримку в НТУУ «КПІ ім. Ігоря Сікорського». Зокрема:
1. 2020.02/0284 «Геопросторові моделі та інформаційні технології супутникового моніторингу проблем розумного міста» (конкурс Національного Фонду Досліджень України «Підтримка досліджень провідних та молодих учених»);
2,3. 2020.01/0273 «Інтелектуальні моделі і методи визначення індикаторів деградації земель на основі супутникових даних» (конкурс Національного Фонду Досліджень України «Наука для безпеки людини та суспільства»).
IDAACS (International Conference on Intelligent Data Acquisition and Advanced Computing Systems) — це одинадцята міжнародна конференція з інтелектуального збору даних і передових обчислювальних систем, яка сприяє розвитку співпраці між колишньою Східною та Західною Європою й з країнами зі всього світу.
Першу роботу «Validation of the Global Human Settlement Layer and NASA Population Data for Ukraine» представила Софія Дрозд, студентка Фізико-технічного інституту НТУУ «КПІ ім. Ігоря Сікорського».
На сьогоднішній день існує безліч способів проведення перепису населення, проте методи, що використовуються в Україні, і досі вимагають великої кількості людських ресурсів та матеріалів, що не є оптимальним варіантом у 2021 році. Світова практика вже змогла залучити до процесу, описаного вище, супутникові знімки. Штучний інтелект використовує спеціальні алгоритми для обробки супутникових зображень та розраховує приблизну кількість жителів на територіях, що досліджуються. Саме це дозволяє обчислити кількість мешканців там, де відсутня пряма комунікація, тобто таким чином цілком можливо оцінити кількість мешканців на сході України. У роботі проводиться перевірка точності супутникових даних для визначення доцільності використання даного методу оцінки населення в Україні.
Ганна Яйлимова, асистенка кафедри математичного моделювання і аналізу даних Фізико-технічного інституту НТУУ «КПІ ім. Ігоря Сікорського», виступила із презентацією на тему «The Wetland Map Validation for Ukraine», розповівши про технологію валідації карт класифікації земного покриву, зокрема карти боліт, які отримані на основі часових рядів супутникових даних та на основі нейронних мереж і глибинного навчання, яка з 2016 року розробляється Інститутом космічних досліджень НАНУ та ДКАУ у співпраці з Національним технічним університетом України «Київський політехнічний інститут Ігоря Сікорського».
В роботі «Automatic Deforestation Detection based on the Deep Learning in Ukraine» висвітлено проблеми незаконної рубки лісу на планеті та в Україні в часності. Представлена система відстеження динаміки зміни лісового покриву у реальному часі за допомогою глибинного навчання та супутникових даних. Белла Шевчук, студентка КАУ, наголосила на тому, що для реалізації такого підходу до автоматичного використання поєднано оптичні та синтетичні апертурні радіолокаційні знімки супутникових місій Sentinel-1 та Sentinel-2, на яких виявлення об’єктів здійснюється за допомогою нейронної мережі на основі U-Net, навченої з використанням техніки навчання з підкріпленням. В роботі показано як Система Детектування Вирубок працює у межах Київської області.
Варто відзначити, що професорка Куссуль Наталія Миколаївна стала запрошеним спікером Oral Session FB3: 5. Computational Intelligence for Instrumentation and Data Acquisition Systems й виступила із доповіддю на тему «Geospatial intelligence as a driver of digitalization», в якій мова йдеться про еру великих супутникових даних, нові горизонти, машинне навчання та цифровізацію економіки. Одним із найважливіших висвітлених питань є — з чого почати Україні шлях до ERA?
Окрім цього, Наталія була session chair секції «Advanced Mathematical Methods for Data Acquisition and Computing Systems», на якій учасники обговорювали візуалізацію регуляторних та еволюційних процесів на шляху до змін клімату, офіційну перевірку безшовного криптографічного розблокування в системах зв’язку в режимі реального часу, оцінку інформативних параметрів на основі підходу нейронної мережі під час моніторингу геотехнічної системи і оптимізацію позиціонування систем безпілотників.
Кожна з робіт — потужна інновація в сфері технологій та поштовх до вирішення багатьох проблем, що знаходяться серед нас. Саме завдяки сміливим ідеям та прагненню до змін всяка концепція неодмінно буде реалізована у найкращому своєму варіанті.
Долучайтесь до активностей!