Сервис для поиска очагов борщевика по спутниковым снимкам
Сервис для поиска очагов борщевика по спутниковым снимкам
Создан ML-разработчиками из Школы анализа данных совместно с экспертами Центра технологий для общества Yandex Cloud и движением «СтопБорщевик». Помогает выявлять заросли борщевика Сосновского — одного из самых опасных инвазивных растений в европейской части России.
Как сервис помогает в борьбе с распространением борщевика
Точное планирование работ
Помогает заранее определить, сколько людей, техники и химикатов потребуется, и направить их туда, где это действительно нужно.
Оценка эффективности
Упрощает отслеживание динамики по снимкам в разные периоды и позволяет оценить, какие методы борьбы лучше работают.
Контроль распространения
Позволяет строить прогнозные модели распространения растения и принимать превентивные меры.
Как работает сервис
Пользователь загружает в сервис спутниковый снимок нужной территории.
Нейросеть анализирует снимок и находит на нём заросли борщевика. Модель распознаёт даже скошенный борщевик и растения после обработки.
Сервис обводит найденные очаги контурами, считает площадь каждого участка и фиксирует координаты.
Пользователь получает карту с отмеченными зонами заражения и может скачать данные — как изображение или файл для ГИС‑систем.
Посмотрите видеоинструкцию
В коротком видео рассказываем, как воспользоваться сервисом.
Команда проекта
Евгений Хохлунов,
руководитель проектов по направлению «Экология» в Yandex Cloud
«Первоначально проект стал ответом на запрос от Росзаповедцентра — создать сервис, который предупреждал бы о появлении борщевика вблизи заповедных территорий. Но мы быстро поняли, что такой инструмент нужен не только заповедникам, но и региональным властям, фермерам, дачникам и волонтёрам. Поэтому мы сделали его открытым и бесплатным — чтобы он был полезен каждому, кто сталкивается с этой проблемой».
Наши проекты
Как ИИ помогает студентам находить тему дипломной работы
Университет «ТИСБИ» совместно с Yandex Cloud разработал ИИ‑систему для генерации тем ВКР: на основе цифрового профиля студента система подбирает релевантные темы, сочетая математическое моделирование и генеративный ИИ, сокращая рутину преподавателей и повышая качество работ.
«Петергоф» ускорил работу сотрудников с помощью ИИ-решений от Яндекса и ВШЭ
Центр технологий для общества Яндекса и студенты НИУ ВШЭ разработали для музея-заповедника «Петергоф» два ИИ-инструмента: один помогает быстро искать информацию в музейных материалах, второй — анализировать отзывы посетителей.
Яндекс разработал ИИ-инструмент для медицинских исследований мозга
Команды сервисов Yandex Crowd Solutions и Центра технологий для общества создали ИИ-инструмент, который помогает учёным Института цитологии и генетики Сибирского отделения Российской академии наук анализировать влияние стресса на поведение.
Нейросеть Yandex Cloud помогла волонтёрам убрать 50 км побережий в трёх регионах России
Вместе с Школой анализа данных Яндекса (ШАД), Дальневосточным федеральным университетом (ДВФУ) и Фондом защитников природы делимся новыми результатами проекта «Чистый берег» по организации уборки морского побережья с помощью нейросетей.
ИИ для расследования причин пожаров
Центр технологий для общества Яндекса и Академия Государственного пожарного надзора МЧС России запустили первый в стране проект, в котором искусственный интеллект помогает инспекторам МЧС быстрее и точнее расследовать причины пожаров: от возгораний в квартирах до промышленных объектов.
Цифровое востоковедение: как ИВ РАН с Yandex Cloud открывает доступ к первоисточникам
Институт востоковедения РАН и Yandex Cloud создали AI‑ассистента для работы с научными данными и платформу мониторинга китайских СМИ. Эти решения ускоряют анализ первоисточников для исследователей в 6–8 раз.
Как учёные ускорили обработку зашифрованных данных в 30 раз
Исследователи из СКФУ при поддержке РНФ и Yandex Cloud сделали гомоморфное шифрование практичным для машинного обучения, разработав методы, которые сокращают потребление памяти при обработке зашифрованных данных в 1500 раз.
Как Библиотека им. Н. А. Некрасова оцифровывает культурное наследие с помощью Yandex Cloud
От десятков до тысяч оцифрованных сканов в день: так изменилась работа библиотеки с переходом в облако. Теперь она не только сохраняет фонды, но и экспериментирует с новыми форматами поиска и анализа данных.
Как были обнаружены скрытые «переключатели» в геноме человека
С помощью ИИ и облачных сервисов Yandex Cloud исследователи выяснили, что необычные участки ДНК — левосторонние спирали (Z‑ДНК) — могут быть связаны с развитием рака и других болезней.
ИИ для анализа развития мозга новорождённых
Yandex Cloud и студенты Школы анализа данных (ШАД) создали нейросеть, которая помогает врачам за несколько минут определять объёмы серого и белого вещества на МРТ-снимках головного мозга младенцев.
Нейросеть и рентгеновские спектры: как ускорить анализ катализаторов
Проект Центра технологий для общества Yandex Cloud и Южного федерального университета по разработке интеллектуального агента-исследователя на основе большой языковой модели для ускорения анализа рентгеновских спектров катализаторов.
ИИ для оптимизации маршрутов: как технологии улучшают посещение музея
Музей-заповедник «Петергоф» внедрил ИИ‑систему от Yandex Cloud и GlowByte, чтобы повысить пропускную способность и сократить очереди. В решении используется моделирование для генерации маршрутов и размещения инфраструктуры.
Нейросети Яндекса помогли врачам ускорить разработку новых методов лечения
НМИЦ онкологии им. Н. Н. Петрова начал использовать решение на базе YandexGPT для обработки заявок на этическое одобрение клинических исследований. Теперь первичная проверка документов занимает несколько минут вместо недель.
Чистый берег: как нейросети помогают планировать уборку мусора на побережьях
Вместе с учёными из Дальневосточного федерального университета и студентами ШАДа создали и обучили нейросеть, определяющую объём, массу и виды мусора. Она помогает службам экологического контроля и волонтёрам упрощать сбор отходов на побережьях.
Нейросети и колюшка: как технологии помогают изучать рыб
Рассказываем о том, как проект Yandex Cloud и СПбГУ помогает оценить динамику популяции колюшки для изучения экосистемы водоёмов и понимания численности рыб.
Как машинное обучение помогает учёным исследовать вспышки на красных карликах
Астрофизики вместе с Yandex Cloud автоматизировали анализ данных и создали крупнейший каталог вспышек на карликовых звёздах. Он поможет учёным лучше понять природу звёздных и солнечных вспышек.
Как нейросети помогают врачам выявлять редкую патологию spina bifida при беременности
Рассказываем, как фонд «Спина бифида» поддерживает людей с заболеванием, чем НМИЦ АГП им. В. И. Кулакова занимается в области лечения патологии и как технологии и экспертиза Yandex Cloud и ШАД помогают выявлять spina bifida на ранних сроках беременности.
Как нейросети помогают предотвращать последствия пеплопадов
Облака пепла блокируют транспортную доступность, влияют на здоровье людей и природную экосистему. Мы разработали сервис, который помогает отслеживать распространение пепла и быстрее устранять последствия выбросов по всему миру. Технология уже работает с вулканами Камчатки.
Как технологии Yandex Cloud помогают находить новые методы лечения
Рассказываем, как специалисты Сеченовского университета разработали платформу медицинских данных, используя сервисы Yandex Cloud. Теперь врачи или ординаторы могут быстрее искать информацию, собирать статистику и за несколько секунд выгружать данные.
«Спасая один вид, мы спасаем экосистему»: зачем изучать снежных барсов с помощью нейросетей
23 октября — Международный день снежного барса. Мы создали нейросеть для обработки данных с фотоловушек. Зачем это учёным — рассказывают директор Сайлюгемского национального парка Денис Маликов и архитектор ML‑сервисов Yandex Cloud Дмитрий Рыбалко.
К чему приводит природное явление Эль-Ниньо и как инструменты Yandex Cloud помогают его предсказывать
Рассказываем, какие технологии используются для того, чтобы увеличить срок прогнозирования природной аномалии в Тихом океане. И как учёные из Высшей школы экономики и Школы анализа данных Яндекса построили модель, которая предсказывает Эль-Ниньо.
Опыт РАНХиГС: переезд разработки в Tracker за неделю
В апреле 2022 года все процессы разработки РАНХиГС были переведены из системы Jira Atlassian в Yandex Tracker. В новую систему перенесли более 12 тысяч задач в 25 очередях, выполнена интеграция в Active Directory для бесшовной авторизации и настроены бизнес‑процессы.
Ученые совместно с Yandex Cloud разработали систему мониторинга биоразнообразия Алтая
С помощью алгоритмов машинного обучения ученые могут определять распространение исчезающих видов деревьев и трав, а фермеры — предотвращать потери урожая.
На базе Yandex Cloud разработана уникальная нейросеть для экомониторинга Байкала
Команда учёных и разработчиков запустила нейросеть для экомониторинга Байкала на облачной платформе Yandex Cloud. Проект необходим для прогнозирования состояния озера, влияния климатических изменений на его экосистему, а также оценки рыбозапаса.
Как ТГУ первым в России перешёл на гибридное обучение с помощью системы Актру и сервисов Yandex Cloud
Для организации учебного процесса ТГУ совместно с технологическим партнёром разработал на облачных технологиях Yandex Cloud решение «Актру» — платформу, которая позволяет вести записи лекций с возможностью параллельной трансляции разных камер, направленных на доску и презентацию преподавателя.
Как платформу «Открытое образование.рф» готовили к сверхвысоким нагрузкам
Переход в Yandex Cloud дал возможность упростить архитектуру платформы и отказаться от поддержки собственного решения для балансировки нагрузки в пользу аналога от Yandex. Использование платформенных облачных сервисов позволило сократить затраты на инфраструктуру на 50%.
Как учат студентов в крупнейшей IT‑компании: опыт Яндекс Go в МФТИ
Команда сервиса Яндекс Go во главе с руководителем аналитики внутренней эффективности Ксенией Колесниковой провела в МФТИ курс по продуктовой аналитике для поиска перспективных стажеров и младших специалистов.
Нейронные сети для беспилотного болида: опыт Bauman Racing Team в Yandex Cloud
Студенческая гоночная команда МГТУ им. Н. Э. Баумана одна из первых в России проектирует беспилотные гоночные автомобили для международных соревнований Formula Student. Система автономного вождения беспилотного болида должна распознавать объекты на трассе. Для этого используются нейросети.
Цифровой университет Высшей школы экономики
НИУ ВШЭ в партнёрстве с Yandex Cloud реализует программу построения Цифрового университета.