Четыре шага к облакам

Четыре шага к облакам

Нейросеть «Яндекса» поможет прогнозировать распространение вулканического пепла

Облачная платформа Yandex Cloud, «Яндекс Погода» совместно со Школой анализа данных (ШАД) «Яндекса» представили сервис для прогнозирования распространения вулканического пепла. С его помощью спасательные, городские службы и ученые-геофизики смогут быстрее оповещать международную авиацию, жителей и туристов о распространении пепла и эффективнее устранять последствия выбросов.

Сервис можно адаптировать для прогноза распространения выбросов пепла в любой точке мира. Сейчас технология уже помогает следить за пеплопадом на Камчатке.

Камчатка — один из регионов в мире, который входит в Тихоокеанское вулканическое огненное кольцо — зону в 40 тыс. км по всему земному шару, где происходят многочисленные извержения вулканов и пеплопады. Ежегодно из-за вулканической активности только на Камчатке десятки населенных пунктов накрывает пеплом, останавливается авиасообщение, жителям не рекомендуют покидать помещения без необходимости, а администрация тратит сотни миллионов рублей на восстановление дорог, электро- и водоснабжения после пеплопадов. Выбросы пепла также влияют на сельское хозяйство и экосистему края. По словам специалистов крупнейшего на Камчатке Кроноцкого заповедника, при крупных выбросах почва затвердевает, сотни животных остаются без пищи, что ведет к вымиранию популяции уникальных видов.

В 2023 году пеплопад от вулкана Шивелуч стал сильнейшим в регионе за последние 60 лет, а извержение вулкана Ключевского началось в июне 2023 года и продолжается до сих пор. «После сильнейших выбросов вулкана Шивелуч в 2023 году мы отправили сотни детей на отдых и оздоровление в летние месяцы. Раннее диагностирование проблемы поможет быстрее принимать меры для устранения последствий пеплопада. Совместно с единой диспетчерской службой мы собираемся тестировать сервис “Яндекса” в ближайшее время»,— рассказала Александра Лебедева, заместитель председателя правительства Камчатского края.

«В устранении пеплопада время — один из самых ценных ресурсов. Нам важно как можно скорее информировать жителей близких к вулканам городов и сел, своевременно направлять колонну техники с самосвалами и экскаваторами, подвозить населению воду. Мы уже используем несколько технологических решений для этого, при этом надеемся, что применение искусственного интеллекта “Яндекса” даст прогнозированию новое развитие»,— рассказал Сергей Лебедев, министр по ЧС Камчатского края.

Сервис для прогнозирования распространения вулканического пепла работает в формате интерактивной карты. Она отображает, как с момента выброса будут распространяться облака пепла в течение следующих суток. В основе проекта — модель машинного обучения и математическая модель рассеивания примесей в атмосфере, доработанная под задачу метеорологами «Яндекс Погоды». ML-модель, обученная студентами ШАД, отслеживает момент выброса пепла, а математическая определяет, где именно будет находиться облако. Для обучения алгоритмов специалисты использовали архивы из фото и видео за 23 года наблюдений за вулканами. Их предоставила геофизическая служба РАН. Все данные были загружены в объектное хранилище Yandex Cloud, а сам сервис визуализирован на базе решения «Геоинтеллект» и «Яндекс Карт». Также в сервис интегрированы дашборды в Yandex DataLens с детальной информацией о выбросах за предыдущие периоды. Сейчас можно выбрать вулкан и следить за передвижением облака — сервис покажет его границы на разных высотах в разные моменты времени. В будущем ML-разработчики «Яндекса» добавят возможность определять высоту и плотность пепла с помощью других ML-моделей, дообученных с помощью сервиса Yandex DataSphere.

«Облачные технологии и сервисы машинного обучения активно применяются для решения разных социальных задач. Например, для мониторинга природных явлений. В таких проектах, как прогнозирование распространения вулканического пепла, важен быстрый, удобный доступ к сервисам для тестирования гипотез, обучения прогнозных моделей. Наш проект легко может быть масштабирован для наблюдения за вулканами в разных точках мира, где остро стоит проблема извержения вулканов и последствий этого»,— поделилась Анна Лемякина, директор по стратегическим проектам Yandex Cloud.

Сервисом могут воспользоваться и туристические компании для планирования безопасных маршрутов и джипинг-туров. Кроме того, при дообучении ML-моделей технология применима для мониторинга других веществ природного или техногенного характера. Например, для отслеживания технических газов на промышленных предприятиях. Подробнее об истории создания сервиса и его возможностях читайте на лендинге проекта или на Хабре.

Дарья Родичева, участница проекта, студентка ШАД, ответила на вопросы «Ъ-Науки»:

— Что такое пепловые облака и почему важно прогнозировать их распространение?

— Пепловые выбросы вулканов превращаются в пепловые облака и распространяются на большие расстояния от самого вулкана. В конце концов пепел опадает на землю в виде осадков. Про опасность пепла хорошо написано в статье на Хабре. Это:

•Угроза для воздушных судов. Вулканическая взвесь в воздухе вызывает моментальный износ турбин, что приводит к остановке двигателей самолетов и вертолетов с газотурбинными двигателями. Самолеты на воздушных винтах находятся в меньшей опасности, но и им тоже не стоит оказываться в самой гуще пепла;

•Риск ухудшения здоровья при вдыхании пепла. После извержения в воздухе присутствуют мелкие обломки пород и вулканического стекла, которые, по сути, являются абразивом и могут сильно раздражать слизистые оболочки дыхательных путей. Также в свежем пепле могут содержаться фрагменты вредных химических веществ — например, ртути и серы;

•Опасность для местной флоры и фауны. Выпавший на пастбища пепел также может зацементироваться и лишить пищи парнокопытных животных — например, оленей, которые питаются ягелем;

•Риски коротких замыканий. Пепел — хороший проводник электричества, а во время пеплопада воздух сильно электризуется. Это может привести к поломке электроприборов и замыканиям на линиях электропередачи;

•Высокая нагрузка на дорожные и коммунальные службы. Падающий пепел может загрязнять открытые источники питьевой воды, а также сильно ухудшать дорожную обстановку: из-за пеплопада повышается риск ДТП, а состояние дорожных покрытий может ухудшаться.

Прогноз переноса пепла в атмосфере помогает чрезвычайным службам минимизировать последствия. Информация о приближении вулканического шлейфа позволяет вовремя изменить график рейсов и режим работы школ, оповестить жителей ближайших населенных пунктов и туристические группы.

— Есть ли в России и в мире похожие технологии отслеживания пеплопада? Работают ли они похожим образом?

— В мире есть центры мониторинга вулканов, каждый из них ответственен за свою территорию, где происходят извержения. Например, в Японии. Для прогнозирования они используют похожие технологии. Однако в нашем сервисе автоматизированы обнаружение выброса, оценка его интенсивности и высоты. Мы стремимся максимально уменьшить задержку по времени между выбросом пепла и результатом прогноза.

— Как работает интерактивная карта пепловых облаков?

— Алгоритм работы программы содержит четыре шага:
На вход обученных нейронных сетей регулярно подаются кадры вулканов для определения класса сейсмической активности. Как только модель определяет класс, соответствующий наличию выброса, на основе этого класса определяется приметная высота выброса, а потом происходит дальнейшая работа программы;
Данные о выбросе нужно обогатить информацией о погоде — например, о температуре, влажности, скорости и направлении ветра. Эту информацию берут из открытых источников метеоданных (раньше мы уже рассказывали, как метеорологи работают с такими источниками). Или используют метеорологическую модель, чтобы рассчитать их в более высоком разрешении;
На основе этой информации запускаем расчет для модели рассеивания частиц (FLEXPART);
Дальше эту информацию визуализируем на карте. Для этого мы используем разработки компании «Геоинтеллект»: в их системе довольно удобно реализовать движение облака пепла с течением времени.

— Как, на ваш взгляд, эта технология будет развиваться в дальнейшем?

— В дальнейшем планируется обучать нейронные сети для определения большего количества параметров выброса вулкана — например, плотности и направления выброса.