Аспірантка кафедри ММАД Софія Дрозд під керівництвом проф. Наталії Куссуль представила результати дослідження “Multi-Agent Explainable AI Framework for Forest Disturbance Analysis and Biomass Recovery Modeling” на воркшопі Explainable AI in Space: Second International Workshop (EASi 2026), що проходив 15–21 серпня 2026 року в Бремені, Німеччина.
Дослідження присвячене розробленню мультиагентного Explainable AI-фреймворку для аналізу порушень лісових екосистем та прогнозування відновлення біомаси на основі даних супутникового спостереження Землі. Запропонований підхід поєднує кілька AI-агентів для координації процесів, побудови та пояснення моделей, генерації коду й аналізу причин виявлених осередків лісових порушень.
Результати дослідження демонструють потенціал пояснюваних мультиагентних систем штучного інтелекту для моніторингу лісів, аналізу наслідків порушень та моделювання сценаріїв відновлення біомаси.
Дослідження підтримано міжнародними та національними проєктами Horizon Europe SWIFTT і FUTUREFOR, USJRP/SNSF DT4LC, ReSeDiUm (ERDF/EFRE), NASA, а також проєктами, що виконуються за підтримки Міністерства освіти і науки України у сфері супутникового моніторингу, цифрових двійників, моделювання змін довкілля та машинного навчання.
Повне цитування роботи:
Drozd, S., Kussul, N., Shelestov, A., Skakun, S. (2027). Multi-agent Explainable AI Framework for Forest Disturbance Analysis and Biomass Recovery Modeling. In: Nalepa, J., et al. Explainable AI in Space. EASi 2026. Communications in Computer and Information Science, vol. 3107. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-032-36806-5_5
👏 Вітаємо колег із представленням дослідження на міжнародному науковому майданчику!
