Он позволит отслеживать разнообразные изменения в природных биотипах, а также в границах городов и агрорегионов. Об открытии исследователей из России и Европы сообщает информационное агентство ТАСС. Система машинного обучения, способна выявлять зоны природного хаоса и антропогенного порядка на спутниковых фотографиях. Этот алгоритм позволит экологам отслеживать то, как меняются природные биотопы, а также границы городов и агрорегионов. Работы проводились при содействии Российского научного фонда (РНФ). По словам исследователей, используемый в алгоритме подход позволяет уменьшить время анализа спутниковых изображений, тем самым ускоряя мониторинг состояния природных биотопов и оценку разрастания городов и сельскохозяйственных площадей. По мнению авторов, этот метод найдет большое практическое применение во многих областях науки, в том числе при составлении карт. 

Авторы работы выяснили, что уровень энтропии природы можно отслеживать при помощи системы машинного обучения. Она опирается на алгоритм, превращающий двухмерное спутниковое изображение в одномерный ряд данных для поиска закономерностей, указывающих на наличие порядка или хаоса на снимках. Для обучения и проверки работы алгоритма учёные использовали изображения поверхности Земли с европейского зонда Sentinel−2. Команда сравнила результаты работы с итогами расчетов более сложных математических систем, которые сейчас применяют для получения данных по энтропии снимков. Проверки показали, что их подход позволяет получать данные по энтропии, на 81–99% соответствующие результатам строгих математических расчётов. При этом он позволяет сократить время обработки снимков с восьми дней до пары секунд. Как надеются исследователи, подход позволит ускорить составление карт и упростит мониторинг состояния природных экосистем.