Професорка нашої кафедри ММАД НН ФТІ Наталія Куссуль разом із нашим випускником магістратури та новоспеченим доктором філософії Леонідом Шуміло представили 4 наші роботи на 2026 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium, який відбувся 9-14 серпня 2026 у Вашингтоні, США.
Представлені роботи
- “LLM-driven multi-agent cognitive user interface for land cover change digital twin system” (автори Anton Chernyatevich, Sofiia Drozd, Nataliia Kussul, Andrii Shelestov, Gregory Giuliani, Charlotte Poussin), виконано в межах україно-швейцарського проєкту “DT4LC – Developing Scalable Digital Twin Models for Land Cover Change Detection Using Machine Learning” (грант 2023.01/0040). У роботі продемонстровано, як ШІ-агенти на базі великих мовних моделей (LLM) можуть зробити складні процеси спостереження за Землею та аналізу змін земного покриву доступними завдяки взаємодії природною мовою. Cистема випробувана на двох різних сценаріях змін земного покриву: втраті лісів в Україні внаслідок війни та таненні льодовиків у Швейцарії. Мультиагентний інтерфейс супроводжує весь аналітичний процес: від розуміння запиту користувача й налаштування параметрів обробки даних дистанційного зондування до безпосереднього виконання аналізу та інтерпретації отриманих карт і статистичних даних.
- “High-Resolution Tree Cover Density Mapping of Ukraine Using GEDI Lidar and Sentinel Imagery” (автори Bohdan Yailymov, Hanna Yailymova, Nataliia Kussul) в межах проєктів HORIZON Europe FUTUREFOR № 101180278 “Copernicus Applications for Next-Generation Forest Monitoring”, та проєкту МОН України “Сервіси Copernicus нового покоління: інтелектуальний цифровий двійник для аналізу лісового покриву в Україні”. Робота зосереджена на створенні карти щільності лісового покриву України з просторовим розрізненням 10 метрів шляхом інтеграції даних лідарних спостережень GEDI з даними супутників Sentinel-1 та Sentinel-2 на основі моделі машинного навчання. Цей підхід забезпечує детальну інформацію про щільність лісів і може сприяти виявленню та оцінці випадків знеліснення й пошкодження лісів, що є особливо важливим для моніторингу українських лісів у сучасних умовах.
- “Agentic AI for autonomous field damage risk areas detection and satellite data collection” (автори Sofiia Drozd, Nataliia Kussul, Sergii Skakun) в межах проєктів NASA Harvest (grant no. 80NSSC23M0032), та “Assessment of the Impact of War in Ukraine on National Protected Areas” (grant no. 80NSSC25K7652). У роботі представлено агентну систему штучного інтелекту, яка автоматично аналізує оперативні зведення Генерального штабу ЗСУ, визначає населені пункти, де відбувалися бойові дії, оцінює ймовірність пошкодження сільськогосподарських полів, формує полігони зон ризику та самостійно завантажує для них знімки Sentinel-2 через Google Earth Engine.
- “Agentic AI for environmental impact assessment of construction projects using satellite data” (автори Daryna Skakun, Artem Shelestov, Sofiia Drozd)
