Ученые разработали систему «Умный лес» для защиты дикой природы

Я часто говорю о необходимости глобальных изменений между человеком и природой, ведь многие практики давно стали устаревшими, архаичными и разрушительными! А государственные системы «зависают» в этой архаике, что приводит к полному непониманию окружающего нас мира и отсутствию методов решения экологических проблем.

Стоит вспомнить, допустим, господина Кумарькова — Министра природных ресурсов Камчатки, который в публичном поле попытался высмеять моё предложение о внедрении современных технических средств для предотвращения конфликтов с волками. Проще говоря, давно наработанные методы на основе спутникового мониторинга, GPS-трекеров и подключения нейросетевых алгоритмов, уже много лет используемых во всём мире, вызывают смех у тех, кто руководит целыми ведомствами.

В ситуации с волками Камчатки история вызвала огромный резонанс, так как, по подсчётам властей, волков было насчитано всего 179 особей, и чиновники выписали приказ, указав лимит для отстрела — «ровно 179 волков». То есть позволили перебить всю популяцию! Мы выступили против, на что получили ответ, мол, волки нападают на домашних животных и угрожают скотоводам. Тогда я сделал публичное предложение о внедрении современных технических средств, на основе наработанного международного опыта, которые позволят полностью (до нуля) снизить конфликты между людьми и волками.

И вот публичным ответом в социальных сетях последовал выпад со стороны Министра в мой адрес, который высмеял современные технологии для защиты волков.

Я прекрасно понимаю, что это проблема даже не самого Министра Камчатки, а общий системный дефект в государственном управлении. Чтобы это решить, федеральному Правительству необходимо менять людей в руководстве, искать тех, кто мыслит в современной парадигме и способен двигать развитие страны вперёд, выдерживая и преодолевая конкуренцию со стороны других государств.

А пока что мы видим, как министры с архаичными представлениями о мире — со всех сил «бьют по тормозам», не желая развиваться сами и мешая общему развитию нашей страны.

Это так, вступление к материалу!

Сегодня же я хочу поговорить с моими читателями не о чиновниках, а о прорывных технологиях в сфере защиты дикой природы. Вообще мы с командой следим очень тщательно за всеми разработками и открытиями в мире, чтобы использовать этот опыт дальше в нашей борьбе за Жизнь.

Мне удалось изучить две научные работы, которые были проведены мировыми учёными и опубликованы буквально недавно, в январе 2025 года. Исследования оказались крайне сложными, поскольку специалисты работали с математическими методами, на основе которых создаются модели для современных технологий.

Поэтому мне пришлось потратить очень много времени, чтобы разобраться в научных работах. Я попробую передать вам важность этих исследований простыми словами.

Итак! Первая работа называется «Modeling Forest Regeneration Dynamics: Estimating Regeneration, Growth, and Mortality Rates in Lithuanian Forests». Учёные изучали леса в Литве и разработали инновационную модель их восстановления, а также объединились с исследователями, которые в это же время создали систему звукового анализа дикой природы. Они из одного университета.

Сейчас учёные формируют комплекс, который в режиме реального времени, на основе современных технологий и искусственного интеллекта, будет прогнозировать состояние лесов и фиксировать мельчайшие изменения окружающей среды.

Учёные говорят, что существуют две основные проблемы, характерные для мирового лесного хозяйства. Во-первых, деятельность человека разрушает леса настолько быстро, что отслеживать всё это просто невозможно! Как правило, проблемы становятся очевидными лишь в момент, когда ущерб уже необратим. А во-вторых, все традиционные методы мониторинга лесов, когда лесники осматривают деревья вручную или используют ловушки для наблюдения за животными, давно неэффективны. Особенно если учесть отсутствие квалифицированных специалистов, упразднение института лесного хозяйства и нежелание людей прилагать достаточно усилий для предотвращения экологических проблем.

Я хочу процитировать одного из авторов исследования, профессора Каунасского технологического университета Маскелиунаса Ритиса:

«Леса — одна из важнейших экосистем в природе, которая постоянно развивается, но их мониторинг часто откладывается <…> У нас никогда не будет достаточно людей, чтобы постоянно наблюдать за тем, что происходит в лесах».

Вот так! Всё просто и понятно.

Теперь к самому интересному. Вы знаете, что я недавно публиковал большой материал о современном лесовосстановлении, проще говоря о «высаживании лесов грядками». Мировые специалисты давно сходятся во мнении, что плантационное лесовосстановление не больше чем имитация, при этом создающая угрозу для настоящих диких лесов. Да и что там говорить, когда даже по данным Счётной палаты РФ, у нас до 95% всех «восстановленных» лесов погибают сразу после посадки.

Примерно такие же проблемы существуют во всём мире. Нет должной оценки биологических систем, нет мониторинга за лесовосстановлением, а также отсутствуют прогнозы того, как будут расти и меняться леса с течением времени.

Так вот, учёные в своей работе предложили совершенно новую модель динамики восстановления лесов. Она будет самостоятельно отслеживать возрастные группы деревьев и вероятность их перехода из одной группы в другую, анализируя темпы роста и смертности.

Более того, согласно предложенной модели, появляется возможность определять, какие породы деревьев лучше подходят для различных условий и где именно их нужно сажать.

Опубликую ещё одну цитату профессора Маскелиунаса:

«Это может помочь в планировании восстановления смешанных лесов для повышения устойчивости к изменению климата, а также в прогнозировании того, где и когда определённые виды могут стать более уязвимыми для вредителей, что позволит принять превентивные меры. Этот инструмент поддерживает сохранение лесов, поддержание биоразнообразия и экосистемные услуги за счёт оптимизации распределения финансирования и компенсаций для владельцев лесов».

Знаю, что часть читателей не интересуется техническими подробностями, но многие из вас — специалисты. Поэтому сразу отмечу, что новая модель оценки динамики лесов разработана на основе цепей Маркова и разложения многомерных временных рядов (MTY).

Практическая часть исследования проводилась на породах деревьев в Литве, что подразумевает возможность использования модели и в лесах России. Она показала впечатляющие результаты на сосне, ели, берёзе и осине.

Так вот! Представленная модель способна превосходно работать с любыми техническими системами на базе искусственного интеллекта. Создаётся специальное программное обеспечение и датчики для сбора данных, затем все это непрерывно анализируется, и на основе модели учёные могут прогнозировать, сколько молодых деревьев выживет или погибнет, каковы причины (болезни или вредители), а также распознавать долгосрочные тенденции роста лесов, включая сезонные изменения и неожиданные факторы — например, резкие климатические аномалии или нашествия вредителей.

Теперь идём дальше!

У нас уже есть современные прорывные технологии и инновационная модель, на основе которой можно выстраивать системы непрерывного мониторинга лесов.

Аспирант того же Каунасского технологического университета, Ахмад Куртхоби, разработал систему анализа звуков дикой природы, способную идентифицировать самые разнообразные естественные звуки леса и обнаруживать любые проблемы. То есть появляется возможность создавать высокоточные датчики с подключёнными нейросетевыми алгоритмами, которые в реальном времени определяют состояние экосистем по звуковому фону.

Это исследование называется «Robust Forest Sound Classification Using Pareto-Mordukhovich Optimized MFCC in Environmental Monitoring».

Для специалистов добавлю, что речь идёт о гибридном методе классификации звуков, основанном на комбинации сверточной нейронной сети (CNN) и двунаправленной LSTM (BiLSTM). Он использует оптимизированные мел-кепстральные коэффициенты (MFCC), которые обеспечивают более качественное извлечение характеристик звуковых сигналов.

Всем остальным читателям можно смело пропускать сложные термины, ведь главное — это суть данного исследования и те возможности, которые оно открывает!

Разработанная модель позволяет в режиме реального времени выявлять все ранние угрозы для леса, включая незаконную вырубку, лесные пожары и браконьерство. Она распознаёт статичные звуки (скажем, пение птиц) и улавливает динамические изменения. Если вдруг появляются шумы, связанные с вырубкой деревьев, меняется ветер или наступает внезапное затишье, всё это анализируется сиюминутно, и система определяет возможные риски.

Внезапное увеличение пения птиц, звуки ломающихся веток, структурные изменения деревьев в засуху — вся эта информация собирается датчиками и обрабатывается искусственным интеллектом, который мгновенно указывает на потенциальные проблемы в лесу.

Модель идентифицирует каждый животный звук, в том числе брачные крики и сигналы молодого потомства, оценивает численность животных в стае и определяет их местонахождение, что позволяет отслеживать миграцию, встречи особей и состояние, скажем, волчьих стай.

Теперь к самому главному!

Почему все эти исследования для нас так важны? Потому что нам не нужно изобретать отдельные технологии, чтобы ими пользоваться. Эти модели можно уже сейчас интегрировать в существующие технические решения.

Система умного лесного Интернета вещей (IoT), которую я раньше описывал, то есть Forest 4.0 — это «умные леса будущего», как их называют специалисты. Это концепция управления лесными экосистемами с помощью IoT, искусственного интеллекта, машинного обучения и дистанционного зондирования. В её основе — внедрение сети датчиков, дронов, спутников и облачных сервисов, позволяющих наблюдать за состоянием лесов в режиме реального времени, предвидеть опасности и предотвращать экологические бедствия.

Forest 4.0 предусматривает установку датчиков температуры, влажности, содержания CO₂ и прочих показателей. Они передают данные в облако, где работают интеллектуальные алгоритмы, предсказывающие возможные угрозы. К примеру, рост температуры и снижение влажности могут говорить о пожарной опасности, а изменившийся акустический фон — о незаконной вырубке или присутствии браконьеров.

Звуковые сенсоры записывают голоса птиц и зверей, помогая автоматически оценивать биологическое разнообразие и его изменения. Дроны с инфракрасными и мультиспектральными камерами обнаруживают болезни деревьев, вспышки вредителей и факты нелегальных рубок. Спутниковые снимки в сочетании с методами машинного обучения дают возможность наблюдать за ландшафтными изменениями и строить динамические модели лесов.

Огромное преимущество Forest 4.0 — блокчейн, делающий управление ресурсами прозрачным и защищённым от мошенничества. Каждое срубленное дерево получает цифровой паспорт, где прописаны его происхождение и легальность вырубки. Это минимизирует незаконный оборот древесины и упрощает мониторинг её поставок.

Такие технологии уже создаются и частично применяются в мире. А новейшие исследования, о которых я рассказал, представляют полностью инновационные модели, легко встраиваемые в эту концепцию «умных лесов».

Представьте себе, какой колоссальный шаг вперёд делает человечество и какие невероятные возможности открываются для охраны дикой природы!

И вот скажите: как подобный прогресс может существовать рядом с тем, что для некоторых министров эти элементарные технологические решения кажутся поводом для насмешек? Почему где-то в мире всё это уже выпускают и успешно тестируют, а у нас нет?

Поэтому я и говорю: нужны сильные люди на руководящих постах, желающие развиваться сами и способные продвигать страну, не просто выдерживая конкуренцию, а добиваясь реального лидерства России.

Благодаря технологиям, о которых я сегодня рассказал, мы можем решать все проблемы в Русской тайге. Представьте, если объединить нашу Концепцию о территориях полного экологического спокойствия (ТПЭС), то есть создать убежища для дикой природы, с технологиями «умных лесов» и инновационными моделями, которые только что представили ученые.

Я призываю наше государство — начать активную работу в этом направлении и брать лидерство в мире! Мы способны это сделать и люди у нас есть.

© ПАВЕЛ ПАШКОВ