Россия
В статье рассматривается влияние искусственного интеллекта на сферу лесного хозяйства, а также будущее цифровых технологий, используемых в лесной промышленности. Несмотря на традиционную консервативность лесного сектора, технологии ИИ начинают активно применяться для решения задач, которые ранее требовали человеческого участия, таких как незаконные вырубки, спутниковый мониторинг. ИИ демонстрирует высокую эффективность в анализе космических снимков, что позволяет точнее выявлять изменения в лесном фонде. Однако, эксперты подчеркивают, что ИИ не сможет полностью заменить человека в мониторинге, так как требует квалифицированной поддержки. В заключение подчеркивается, что ИИ — это не просто модный тренд, а важный инструмент, способный изменить существующие системы мониторинга и повысить их эффективность.
цифровые технологии, лесная отрасль, лесной комплекс, искусственный интеллект, нейросеть
1. Каталакиди М. Искусственный интеллект всему голова.// «Лесной комплекс» N° 2 (66) март-апрель 2024 г. С. 12-17. [сайт]. — URL: https://terratech.ru/media/files/fc-110424.pdf (дата обращения: 23.03.2025).
2. Chen YL, Wu BG, Chen D, Qi Y (2019). Использование машинного обучения для оценки пригодности участка для лесонасаждения с определенными видами. // Forests 10(9): 22. С.53-55.
3. МасахироРё, Боян А., Стефано М., Касс М., Блас М. Хартиг Б., ХартигФ..Объяснимый искусственный интеллект улучшает экологию. Интерпретируемость моделей распределения видов «черного ящика» //Экология. 2021. С. 199–205.
4. Кришнан, М. 2020. Против интерпретируемости: критический анализпроблемы интерпретируемости в машинном обучении.// Фил. Технол. 33: 487–502. DOI: https://doi.org/10.1007/s13347-019-00372-9
5. Лукас Л., Прозрачный ящик: интерпретируемое машинное обучение в экологии. // Экологическая монография.Ecol. Monogr. 2020. С. 74-76.
6. Матеус Э., Гёргенс Э. Б. Процедуры искусственного интеллекта для лесного комплекса. Оценка конусности в сложной мозаике растительности в Бразилии. Группа по экологии и охране лесов, кафедра ботанических наук, Кембриджский университет, Кембридж, Соединенное Королевство,Кафедра лесных наук, Сельскохозяйственный колледж, УниверситетизС. Паулу, Пирасикаба, С. Паулу, Бразилия // PLoS ONE 11(5),2016. С. 1-5.
7. АбрашкинаЕ.Д.Агропромышленный комплекс России: Agriculture 4.0. В 2 томах. Т. 1. Стратегии устойчивого развития регионального агропромышленного комплекса.// Индустрия 4.0 : монография / Москва : Ай Пи Ар Медиа, 2025. — 509 c. — ISBN 978-5-4497-3808-0 (т. 1), 978-5-4497-3807-3. — Текст : электронный // Цифровой образовательный ресурс IPR SMART : [сайт]. — URL: https://www.iprbookshop.ru/144357.html (дата обращения: 23.03.2025).
8. МалафеевО. А., ШкрабакВ. С., ШкрабакР. В. [и др.] Математический анализ моделей многоагентного инвестирования и функционирования структур агропромышленного комплекса : учебное пособие; под редакцией О. А. Малафеева, В. С. Шкрабака. — Санкт-Петербург : Проспект Науки, 2024. — 256 c. — ISBN 978-5-6046442-0-1. — Текст : электронный // Цифровой образовательный ресурс IPR SMART : [сайт]. — URL: https://www.iprbookshop.ru/128689.html (дата обращения: 22.03.2025).
