Российские исследователи разработали метод CSIA (Climate Structures Inpainting Augmentations), который позволяет нейросети «дорисовывать» облака и снег на спутниковых снимках. Это увеличивает объем тренировочных данных и улучшает распознавание сложных погодных явлений, сообщили в пресс-службе Сколковского института науки и технологий (Сколтех).
Отмечается, что добавление реалистичных климатических структур (таких как облака, тени и снежные участки) в области, где они отсутствуют, помогает нейросетям точнее понимать геометрию и оптику климатических объектов. Это особенно важно при анализе больших регионов и редких погодных феноменов.
«Мы искусственно расширяем выборку и учим нейросеть не путаться при встрече с редкими или сложными явлениями», — поясняет руководитель исследовательской группы Центра ИИ Сколтеха Светлана Илларионова.
Отмечается, что метод не требует дополнительного аннотирования данных и может применяться в климатическом мониторинге, экологических проектах и сельском хозяйстве.
В дальнейшем исследователи планируют адаптировать его к другим типам дистанционного зондирования.
