/КРОСС/ Система с изкуствен интелект прогнозира риска от горски пожари в Европа, предоставя данни за превенция на държавите и обяснения, разбираеми за хората. "FireScope AI" е първата подобна система и е разработена от Института за компютърни науки, изкуствен интелект и технологии (INSAIT) към Софийския университет "Св. Климент Охридски". В студиото на БНТ "Денят започва" гостува Марио Марков, докторант в INSAIT и ръководител на проекта.

Нашият модел се базира на изкуствен интелект, който получава сателитна снимка за дадена зона и информация за климата там и на базата на това прави дългосрочна прогноза. Той генерира една карта на риска, която във всяка една точка от зоната казва какъв е рискът от пожар, като измерение за вероятността да стане там пожар и очакване на интензитет на пожара в случай, че такъв стане. Тази прогноза е дългосрочна, т.е. той не прави прогнозите всеки ден, а прави дългосрочна прогноза и отговаря на въпроса в този пожарен сезон, какъв очакваме да бъде рискът в тази зона, обясни той.

И допълни, че моделът се научава да разпознава от сателитната снимка какъв е релефът в терена, къде има гъста растителност, дали тя е суха и т.н. и интегрира тази информация в своята прогноза.

Моделът дава на високо ниво обяснение за факторите, които той включва в оценката на риска за всяка зона. Т.е. ние като потребители на тази карта можем да разгледаме освен какъв е рискът в дадена зона, но можем да видим и обяснението на модела, който той дава на прост език, защо рискът там е оценен с това число.

Марков обясни и какъв е техническият принос на екипа в създаването на този модел.

В изкуствения интелект има т. нар. мислещи модели. Това са модели, които трябва да решават някаква задача, но преди да дадат отговор на задачата, са обучени да помислят, т.е. на човешки език да започнат да разсъждават, разсъждават, разсъждават и накрая тези разсъждения им спомагат да дадат финален отговор на задачата. По принцип е демонстрирано в ИИ, че такъв тип модели се справят много добре в сложни проблеми, например математика или писане на програмен код. Но това са проблеми, където отговорът е текст. В случая отговорът на нашата задача е карта, някаква визуализация. И това беше някаква неизследвана част в ИИ, която на нас ни беше интересно да изследваме. Как може тези мислещи модели да инкорпорират своята мисъл в генериране на картата. И всъщност нашият модел първо започва да разсъждава, да мисли, защото рискът от пожар е някакъв сложен проблем, има много фактори в него. И интегрира своята мисъл в генериране на карта. Тази връзка между мисълта и визуализацията беше нашият технически принос.