ПРИМЕНЕНИЕ НЕЙРОСЕТЕВЫХ АЛГОРИТМОВ В РЕШЕНИИ ЗАДАЧ ЭКОЛОГИИ

APPLICATION OF NEURAL NETWORK ALGORITHMS IN SOLVING ENVIRONMENTAL PROBLEMS

Yakushkova Nadezhda Igorevna

Student, Department of Informatics and Computer Science, Russian State Social University,

Russia, Moscow

Simonov Vladimir Lvovich

Scientific supervisor, candidate of technical sciences, associate professor, Russian State Social University,

Russia, Moscow

АННОТАЦИЯ

Нейросетевые алгоритмы стали мощным инструментом для решения сложных задач в области экологии. В данной статье рассматривается применение нейронных сетей для решения различных экологических и природоохранных проблем. Мы обсуждаем их применение в таких задачах, как мониторинг окружающей среды (например, прогнозирование качества воздуха и воды, оценка биоразнообразия), моделирование изменения климата и управление ресурсами. В статье рассмотрено, как эти алгоритмы могут обрабатывать большие наборы данных, выявлять сложные закономерности и делать точные прогнозы, тем самым предоставляя ценную информацию для принятия обоснованных решений и разработки эффективных стратегий охраны окружающей среды. Кроме того, я рассматриваю преимущества нейронных сетей, такие как способность обрабатывать нелинейные зависимости и обобщать ограниченные данные, а также отмечаю существующие ограничения и будущие направления исследований в этой быстро развивающейся области.

ABSTRACT

Neural network algorithms have become a powerful tool for solving complex problems in environmental science. This article explores the application of neural networks to various environmental and conversation problems. We discuss their applications in such areas as environmental monitoring (e.g., air and water quality forecasting, biodiversity assessment), climate change modeling, and resource management. The article examines how these algorithms can process large data sets, identify complex patterns, and make accurate predictions, thereby providing valuable information for informed decision-making and the development of effective environmental conversation strategies. I am also explore the advantages of neural networks, such as their ability to handle nonlinear relationships and generalize from limited data, and highlight current limitations and future research directions in this rapidly evolving field.

Ключевые слова: программное обеспечение, природообустройство, нейросети, экология, цифровые технологии, устойчивость экосистем, интеграция решений, анализ данных, автоматизация, экологический мониторинг, экосистема, биоразнообразие.

Keywords: software, environmental management, neural networks, ecology, digital technologies, ecosystem sustainability, solution integration, data analysis, automation, environmental monitoring, ecosystems, biodiversity.

Введение

Современный мир сталкивается в беспрецедентными экологическими вызовами, такими как: изменение климата, загрязнение окружающей среды, утрата биоразнообразия, и в том числе разрушение сред обитания. Эффективное решение этих проблем требует глубокого понимания сложных взаимосвязей в природных системах, а также разработки новейших подходов к отслеживанию, прогнозированию и управлению. В последние десятилетия нейросетевые алгоритмы продемонстрировали свою исключительную эффективность в обработке больших объемов данных, выявлении скрытых закономерностей и построении точных предсказательных моделей. Эта статья посвящена обзору и краткому анализу применения нейросетевых алгоритмов в различных областях экологии.

Нейросетевые алгоритмы в экологическом мониторинге

Нейросетевые подходы значительно улучшили возможности экологического мониторинга, позволяя автоматизировать и повышать точность анализа данных, полученных из разных источников.

1. Обработка спутниковых изображений

Спутниковые снимки являются неоценимым источником информации о состоянии земной поверхности. Свёрточные нейронные сети (CNN, Convolutional Neural Networks) успешно применяются для классификации типов землепользования, мониторинга обезлесения, оценки состояния сельскохозяйственных угодий, обнаружения изменений в водных объектах и отслеживания распространения загрязняющих веществ. Например, CNN могут быть обучены для распознавания различных видов растительности или для выявления областей, пострадавших от засухи или наводнений. Сверточные нейронные сети (CNN) являются ключевым инструментом в обработке данных с сетчатой структурой, таких как изображения. Их развитие прошло несколько этапов, начиная с ранних моделей, вдохновленных биологическими системами, и заканчивая современными архитектурами, обладающими высокой эффективностью и точностью.

2. Анализ данных с датчиков

Сети датчиков, размещенных в экосистемах, собирают огромные объемы данных о температуре, влажности, составе воздуха и воды, уровне шума и других параметрах. Собранные данные упорядочиваются во временные ряды, где каждая точка связана с конкретным моментом времени. Это позволяет отслеживать изменения параметров во времени. Рекуррентные нейронные сети (Recurrent Neural Networks, RNN) и сети долгой краткосрочной памяти (Long short-term memory, LSTM) особенно эффективны для анализа временных рядов, позволяя выявлять аномалии, прогнозировать кратковременные изменения и моделировать динамику экологических процессов. В конечном итоге, обработка данных RNN и LSTM позволяет получать ценную информацию для контроля экосистем, раннего предупреждения о проблемах и принятия обоснованных решений по охране окружающей среды.

3. Идентификация вдов

Нейросетевые алгоритмы, обученные на больших наборах изображений или звуковых записей, с высокой точностью идентифицируют виды растений и животных. Это во многом ускоряет и упрощает проведение инвентаризаций биоразнообразия, мониторинг популяций и раннее обнаружение инвазивных видов.

Для идентификации видов по изображениям (растений, животных) или звуковым записям (голоса животных, птиц, насекомых) нейросетевые алгоритмы показывают выдающиеся результаты. Основной фокус здесь делается на моделях, способных эффективно обучиться на больших объемах мультимедийных данных и извлекать дискриминантные признаки.

Вот лучшие модели и подходы, подходящие для этих задач:

1. Сверточные нейронные сети (CNN) – для анализа изображений растений и животных. Это стандарт де-факто для распознавания изображений, например, фотографий растений, насекомых, птиц, млекопитающих и т.д. CNN используют сверточные слои для автоматического извлечения иерархических признаков из изображений – от простых краев и текстур до сложных форм и объектов, например, форма листа, окраска животного, общая структура цветка).

Примеры использования: приложения для идентификации растений по фото (“plantSnap”), распознавание птиц по изображениям, мониторинг популяций диких животных с помощью фотоловушек.

2. Сверточные нейронные сети (CNN) и Рекуррентные нейронные сети (RNN)/ Трансформеры для анализа звуковых записей. Эти сети подходят для идентификации видов по голосам или другим звуковым сигналам. Звуковые данные обычно преобразуются в спектрограммы (визуальное представление частотных характеристик звука во времени). Спектрограммы можно рассматривать как изображение.
3. Трансферное обучение и предобученные модели

Это ключевой аспект для обеих задач. Обучение таких сложных моделей с нуля требует гигантских размеченных данных, которые редко доступны для специфических задач идентификации видов. Использование моделей, предобученных на общих задачах (например, ImageNet для изображений, или крупные аудио-датасеты для звука), а затем их тонкая настройка на конкретном датасете, что значительно повышает эффективность и точность. Высококачественно размеченные данные (изображения/звуковые записи с точными метками видов) абсолютно критичны для обучения моделей.

4. Мониторинг загрязнения

Нейронные сети используются для анализа данных о концентрации загрязняющих веществ в воздухе, воде и почве. Они могут прогнозировать уровень загрязнения на основе метеорологических данных и данных о выбросах, а также выявлять источники загрязнения и оценивать их воздействия.

Нейронные сети, без сомнения, являются мощным инструментом для анализа данных о загрязнении окружающей среды. Выбор конкретной модели зависит от нескольких факторов: типа данных (временные ряды, пространственные данные), поставленной задачи (прогнозирование, классификация, выявление источников) и доступности вычислительных ресурсов.

Для прогнозирования концентрации загрязняющих веществ на основе метеорологических данных и данных о выбросах наиболее подходящими, как правило, являются модели LSTM, описанные ранее, так как они отлично справляются с временными рядами и множеством входных переменных. Для выявления источников загрязнения на основе пространственного распределения могут быть эффективны CNN, в более сложных случаях, GNN.

Графовые нейронные сети (GNN – Graph Neural Networks) – это класс нейронных сетей, предназначенных для обработки данных, представленных в виде графов.

Управление и оптимизация экологических систем

Нейросетевые алгоритмы находят применение в разработке стратегий управления и оптимизации для решения экологических проблем.

1. Оптимизация использования ресурсов

В сельском хозяйстве нейросети могут оптимизировать использование воды и удобрений, основываясь на данных о состоянии почвы, погодных условиях и потребностях растений. Это приводит к сокращению потерь и уменьшению экологического следа сельскохозяйственного производства.

Вот как это работает на практике:

Сбор данных

Для эффективной оптимизации нейронным сетям необходим широкий спектр данных:

1. Данные о почве:

-Датчики влажности: измеряют содержание воды в почве на разных глубинах.

-Датчики питательных веществ: измеряют концентрации ключевых элементов, таких как азот (N), фосфор (P), калий (К), pH, органическое вещество.

-Структура и тип почвы: картирование типов почв на поле (например, по материалам отбора проб или с использованием геофизических методов).

2. Данные о растениях:

-Датчики для измерения состояния растений (спектральные датчики/мультиспектральные камеры на дронах или спутниках): измеряют индексы растительности, которые показывают уровень здоровья, фотосинтетической активности и стресса растений.

-Изображения с высоким разрешением: позволяют оценить качество биомассы, стадию развития растений, плотность посевов.

-Датчики тургора листа: измеряют внутреннее давление в клетках растений, что указывает на уровень их водного стресса.

3. Погодные данные:

-Локальные метеостанции: Температура воздуха и почвы, влажность воздуха, скорость ветра, количество осадков, солнечная радиация.

-Прогнозы погоды: Краткосрочные и долгосрочные прогнозы осадков, температуры и планирования будущих поливов и внесения удобрений.

4. Исторические данные об урожайности:

Данные о том, сколько урожая было получено с конкретных участков поля в прошлых сезонах.

5. Данные о внесении ресурсов: Записи о том, сколько воды, удобрений и на каких участках поля было использовано в предыдущие сезоны.

Предварительная обработка данных

Как и в случае с гидрологией, данные необходимо очистить, нормализовать и агрегировать, чтобы нейронная сеть могла их эффективно обрабатывать. Особое внимание уделяется пространственной привязке данных (геокодирование), чтобы точно соотнести данные с конкретными участками поля.

Прогнозирование и потребности: Нейросеть анализирует текущую влажность почвы, вид культуры, стадию роста, текущие и прогнозируемые погодные условия (температура, влажность воздуха, осадки, испарение) и предсказывает, сколько воды потребуется растению и когда.

-Зональное орошение: вместо равномерного полива всего поля, система разделяет поле на зоны и подает воду только туда, где она действительно нужна, и в том объеме, который необходим. Например, одна часть поля может быть более песчаной (быстрее теряет влагу), другая – глинистой (дольше удерживает). Нейросеть учитывает эти различия.

-Предотвращение переувлажнения и высыхания: избегание стресса растений, а также перерасхода воды, который приводит к вымыванию питательных веществ из почвы и засолению.

Оптимизация

Использование удобрений (точное внесение):

-Картирование потребностей: на основе данных о почве (содержание NPK, pH), состоянии растений (NDVI – Normalized Difference Vegetation Index, цвет листвы), исторических данных об урожайности и прогнозов урожая, нейросеть создает карты потребностей в удобрениях для каждого участка поля.

-Дифференцированное внесение:

Специализированные сельскохозяйственные машины (разбрасыватели удобрений с переменной нормой внесения) получают эти карты от нейросети и автоматически изменяют дозировку удобрений по мере перемещения по полю.

-Конкретные питательные вещества: Модель может предсказывать не только общую потребность, но и дефицит конкретных элементов (например, азота в середине вегетации), рекомендуя точечное внесение.

Результаты

1. Сокращение потерь воды: Значительное снижение объемов воды, используемой для орошения.
2. Сокращение потерь удобрений: Снижение объемов вносимых удобрений, так как они применяются только там, где это необходимо. Это экономит средства фермеров.
3. Уменьшение экологического следа:

-Меньше химикатов в почве и грунтовых водах: Избыток удобрений не вымывается в водоемы, предотвращая эвтрофикацию.

-Меньшее потребление энергии: для перекачки и распространения воды, а также для производства удобрений.

-Снижение выбросов парниковых газов: Связанных с производством и транспортировкой удобрений, а также с работой сельскохозяйственной техники.

4. Увеличение урожайности и качества продукции: Оптимальные условия для роста растений минимизируют стресс, что приводит к повышению как количества, так и качества урожая.
5. Повышение устойчивости агроэкосистем: Создание более здоровых почв и агроэкосистем, способных лучше противостоять неблагоприятным условиям.

В итоге, нейронные сети позволяют перейти от универсальных или усредненных подходов к ресурсосбережению в сельском хозяйстве к высокоточному, адаптивному управлению каждой единицей площади поля, что является одним из столпов устойчивого развития сельского хозяйства.

Вызовы и перспективы

Несмотря на значительные успехи, применение нейросетевых алгоритмов в экологии в экологии сталкивается с рядом вызовов:

-Доступность и качество данных: для обучения эффективных нейросетевых моделей требуется большое количество высококачественных и размеченных экологических данных, что не всегда легко доступно.

-Интерпретируемость моделей: Глубокие нейронные сети часто рассматриваются как «черные ящики», что затрудняет понимание механизмов принятия им решений. В экологических исследованиях, где важно понимание причинно-следственных связей, это может быть проблемой.

-Вычислительные ресурсы: обучение сложных нейросетевых моделей требует значительных вычислительных ресурсов.

-Экосистемная сложность: Экосистемы характеризуются высокой степенью сложности и нелинейными взаимодействиями, что может затруднять адекватное моделирование с помощью нейросетей, особенно при недостатке данных.

Перспективы развития включают:

-Разработка гибридных моделей, сочетающих нейросетевые алгоритмы с традиционными экологическими моделями или экспертными знаниями, для повышения точности и интерпретируемости.

-Улучшение методов обработки неструктурированных данных, таких как тексты и аудиозаписи, для извлечения дополнительной экологической информации.

-Разработка новых архитектур нейросетей, специально адаптированных для решения конкретных экологических задач, например, для работы с пространственно-временными данными.

-Расширение использования нейросетей в реальном времени, для оперативного мониторинга и принятия решений в динамичных экологических условиях.

Заключение

Нейросетевые алгоритмы представляют собой мощный инструмент для решения множества сложных экологических задач, от мониторинга и прогнозирования до управления и оптимизации. Их способность обрабатывать большие объемы данных, выявлять скрытые закономерности и строить точные прогностические модели, открывает новые горизонты для экологических исследований и природоохранной деятельности. Несмотря на существующие вызовы, дальнейшее развитие и интеграция нейросетевых подходов в экологическую практику обещают значительные прорывы в понимании и решении глобальных экологических проблем.

Список литературы:

1. Картер Дж. Сверточные нейросети / Джейд Картер. – Москва : Литрес, 2024. – 157 с. – URL: (дата обращения: 26.10.2023).
2. Зарипова, Р. С. Биогеография : учебное пособие для вузов / Р. С. Зарипова. — Москва : Издательство Юрайт, 2025. — 108 с. — (Высшее образование). — ISBN 978-5-534-21371-3. — Текст : электронный // Образовательная платформа Юрайт : [сайт]. — URL: (дата обращения: 01.11.2025).
3. Платонов, А. В. Машинное обучение : учебное пособие для вузов / А. В. Платонов. — 2-е изд. — Москва : Издательство Юрайт, 2025. — 89 с. — (Высшее образование). — ISBN 978-5-534-20732-3. — Текст : электронный // Образовательная платформа Юрайт : [сайт]. — URL: (дата обращения: 01.11.2025).
4. Кузнецов, Л. М. Основы природопользования и природообустройства : учебник для вузов / Л. М. Кузнецов, А. Ю. Шмыков ; под редакцией В. Е. Курочкина. — 2-е изд., перераб. и доп. — Москва : Издательство Юрайт, 2025. — 334 с. — (Высшее образование). — ISBN 978-5-534-16058-1. — Текст : электронный // Образовательная платформа Юрайт : [сайт]. — URL: (дата обращения: 01.11.2025).
5. Aggarwal, Charu C. Neural Networks and Deep Learning: A Textbook / Charu C. Aggarwal. — Second Edition. — 2023.
6. Лакшманан, Валиаппа. Машинное обучение. Паттерны проектирования. Подготовка данных, создание моделей, внедрение в производство / Валиаппа Лакшманан, Сара Робинсон. — Москва : Питер, 2021. — 704 с.