L'Aeronet Lab di Skoltech ha sviluppato un algoritmo che consente di analizzare le immagini satellitari delle aree colpite da incendi e altri disastri naturali e di effettuare una rapida valutazione del danno economico. L'algoritmo si basa sull'apprendimento automatico e sulla visione artificiale.

L'AeroNet Lab presso il Center for Computational and Data-Intensive Science and Engineering (CDISE) di Skoltech, in collaborazione con il professor Evgeny Burnayev, ha addestrato la rete neurale su serie di immagini satellitari per garantire che potesse distinguere tra gli edifici distrutti da quelli non toccati dal fuoco. Per addestrare la rete neurale, gli scienziati hanno utilizzato immagini satellitari pubblicamente disponibili della California (Stati Uniti) scattate nel 2017. Successivamente, la rete addestrata ha identificato in modo affidabile le case bruciate nell'area di prova, Santa Rosa (California), che è stata colpita da incendi distruttivi. Se utilizzato in un ambiente di crisi, la soluzione aiuta a valutare rapidamente la portata del disastro e il danno previsto e ad accelerare il processo decisionale. Il progetto ha suscitato interesse tra le organizzazioni pubbliche e umanitarie, così come le compagnie di assicurazione.

"Gli algoritmi sviluppati sono in grado di analizzare serie di immagini satellitari multi-temporali e rilevare cambiamenti in oggetti appartenenti a una certa classe. La soluzione sarà di grande aiuto in vari compiti di ricerca e applicazioni di monitoraggio di aree industriali, come il rilevamento di nuovi cantieri, una valutazione della densità di popolazione, e gestione dei rischi nelle aree protette, "dice Vladimir Ignatiev, un ricercatore presso Skoltech.

AeroNet Lab sviluppa varie applicazioni basate sull'apprendimento profondo e sulla visione artificiale per affrontare una serie di problemi del mondo reale utilizzando immagini satellitari e aeree:servizi di monitoraggio per zone di sicurezza di impianti industriali su larga scala, come condutture e linee elettriche ad alta tensione (rilevamento perdite, controllo della crescita eccessiva, costruzione illegale, eccetera.), servizi di raccomandazione ai fini del geomarketing (valutazione dell'altezza dell'edificio e dell'occupazione, eccetera.), silvicoltura e agricoltura (abbattimento illegale, qualità del legname in piedi, previsione del raccolto, conseguenze della siccità).