9-10 травня 2024 відбувся міжнародний симпозіум з прикладної геоінформатики 2024 (International symposium on applied geoinformatics – ISAG2024) у Вроцлаві, Польща.
Загалом на симпозіумі було представлено більше 100 наукових робіт, з яких 7 робіт представляли наші викладачі та студенти. Зокрема, старша викладачка кафедри ММАД Яйлимова Ганна, студентка 1 курсу магістратури кафедри ММАД Софія Дрозд та студенти 4 курсу бакалаврату кафедри ММЗІ Богдан Потужний та Влада Свірш, які є активними учасниками як міжнародних, так і національних проєктів, що виконуються під керівництвом професорів Nataliia Kussul та Андрій Шелестов.
Студентка 1 курсу магістратури Софія Дрозд виступила з презентацією “Forecasting of Solar Power Plant’s Capacity Utilization Factor in Ukraine using Satellite Data and Random Forest Regression” в межах секції зі штучного інтелекту. Дослідження спрямоване на використання технологій машинного навчання для оцінки та прогнозування потужностей сонячних електростанцій в Україні в залежності від метеорологічних та топографічних параметрів місцевості.
Студент 4 курсу бакалаврату кафедри ММЗІ Богдан Потужний представив своє дослідження на тему “Graph-Based Modeling of Village Infrastructure Development” на секції зі штучного інтелекту. Основним результатом цього дослідження є методологія обчислення рівня розвитку інфраструктури сіл за допомогою інженерії графових даних. Цей метод кластеризує села в Україні за якістю інфраструктури та визначає дисбаланс у місцевих зручностях, таких як школи, лікарні та магазини, та інше. Отримана модель може бути застосовна до різних країн і індикаторів інфраструктури, дозволяючи ідентифікувати області для покращення на різних етапах розвитку.
Студентка 4 курсу бакалаврату кафедри ММЗІ Влада Свірш представила своє дослідження на тему “Integrated Geospatial Analysis for Rural Development Metrics” на секції Engineering surveying, BIM and GIS.Основним результатом дослідження є розробка комплексної методології для створення набору даних, який точно описує рівень розвитку інфраструктури в селах. Цей набір даних об’єднує геопросторові дані з інформацією з незалежних джерел і приватних компаній, зокрема поштових служб, постачальників телекомунікацій тощо. Поєднання цих різноманітних джерел даних дає багатовимірне уявлення про інфраструктуру села для розуміння різних аспектів розвитку громад. Дані роботи проводились в межах проєкту МОН «Інформаційні технології геопросторового аналізу розвитку сільських територій і громад», що фінансується за рахунок зовнішнього інструменту допомоги Європейського Союзу для виконання зобов’язань України у Рамковій програмі Європейського Союзу з наукових досліджень та інновацій “Горизонт 2020”.
Старша викладачка Яйлимова Ганна представила роботи команди кафедри ММАД на теми “Transfer Learning Models for Oil Spills Detection Based on Satellite Data” в межах секції зі штучного інтелекту та “Transfer Learning Model for Chlorophyll-a Estimation Using Satellite Imagery” на секції Environmental monitoring. Обидві роботи спрямовані на моніторинг якості води в Середземному морі в умовах відсутності достатньої кількості начальних даних (локації з розливами нафти чи концентрації хлорофілу-а) безпосередньо в пілотній території. Саме тому в обох випадках розроблено технології перенесення навчених моделей машинного навчання з території з достатньою кількістю наземної та навчальної інформації в зону, де такої інформації немає чи не достатньо. Роботи проводилися в межах європейського проєкту HORIZON Europe “Innovative solutions for Mediterranean Ecosystem Remediation via Monitoring and decontamination from Chemical Pollution” (iMERMAID).
Окрім цього, Яйлимова Ганна виступила з презентацією на тему “European-wide High-fidelity Forest Type Maps” на секції Environmental monitoring. В межах даної роботи авторами розроблено методологію для побудови сучасної карти типів лісів за 2022 рік. Ця методологія базується на використанні методів машинного навчання до великих обʼємів супутникової інформації у хмарній платформі Google Earth Engine. Результатом роботи є карта типів лісів з просторовим розрізненням 10 метрів, яка покриває всю територію Європи, а також має розподіл на хвойні, листяні та мішані ліси. Це дає можливість перевершити існуючі на даний момент продукти та карти з лісовим покривом. Робота виконана в межах європейського проєкту HORIZON Europe “Satellites for Wilderness Inspection and Forest Threat Tracking” (SWIFTT).
Також Софія Дрозд виступила з презентацією “Symbiotic AI and satellite imagery for rapid assessment of war-induced agricultural damage in Ukraine” у секції по штучного інтелекту. В роботі розглянуто актуальну на теперішній час задачу по автоматичному виявленню пошкоджень на сільськогосподарських полях від воєнних дій з використанням супутникових даних та штучного інтелекту. Дане дослідження проводиться за підтримки Світового Банку.
Голова секції зі штучного інтелекту, проф., доктор Bulent Bayram турецького технічного університету (Yildiz Technical University) висловив велику подяку проф. Наталії Куссуль за підготовку висококваліфікованої молоді та її активне залучення як до наукових проєктів, так і до виступів на міжнародному рівні.