Vilniaus universiteto Matematikos ir informatikos fakulteto Dirbtinio intelekto metodų laboratorijos (AIML) vadovas doc. Valentas Gružauskas ir projekto tyrėjai Artiom Hovhannisyan bei Evgenij Shapovalov rugsėjo 16–17 d. dalyvavo Europos kosmoso agentūros (ESA) Pramonės kosmoso dienose 2026, vykusiose ESA Europos kosmoso tyrimų ir technologijų centre (ESTEC) Nordveike, Nyderlanduose. Renginyje komanda pristatė dirbtinio intelekto taikymo Žemės stebėjimui tyrimus.
VU MIF AIML komanda. Iš kairės: projekto tyrėjai Evgenij Shapovalov ir Artiom Hovhannisyan ir AIML vadovas doc. Valentas Gružauskas
Pramonės kosmoso dienose susitiko kosmoso sektoriaus atstovai ir tyrėjai iš įvairių pasaulio šalių, pristatę savo veiklą ir aptaręs galimas bendradarbiavimo kryptis. Daugiau apie renginį – čia.
Vilniaus universiteto stende AIML komanda pristatė dirbtinio intelekto taikymo Žemės stebėjimui tyrimus, ypatingą dėmesį skirdama aplinkos stebėsenai ir viešojo sektoriaus poreikiams. Pristatyme „DI taikymas žemės stebėjime viešajame sektoriuje“ nagrinėta, kaip palydoviniai vaizdai, įvairūs matavimai ir DI metodai gali padėti geriau pagrįstų sprendimų priėmimo.
VU MIF AIML komanda dalyvavo ESA Pramonės kosmoso dienose 2026
Viena iš pristatytų tyrimų sričių – durpynų hidratacijos stebėsena. Derindama radarinius ir optinius palydovinius vaizdus su fiziniais matavimais, komanda kuria giliojo mokymosi metodus durpynų drėgmei įvertinti. Šio darbo tikslas – prisidėti prie efektyvesnio durpynų tvarkymo ir padėti nustatyti sąlygas, susijusias su jų degradacija bei gaisrų rizika.
Taip pat pristatyti saulės baterijų ir kartografavimo tyrimai, kuriuose gilusis mokymasis taikomas saulės baterijų instaliacijoms palydoviniuose vaizduose atpažinti. Tyrimuose nagrinėjama, kaip dirbtinai generuojami mokomieji vaizdai gali pagerinti atpažinimo metodų tikslumą ir padėti užpildyti informacijos apie saulės energetikos infrastruktūros vietas spragas.
Kita svarbi taikymo sritis – miesto šilumos žemėlapių analizė, vykdoma įgyvendinant projektą „UrbanClimate“. Šiame tyrime palydoviniai ir dronų vaizdai derinami su fiziniais matavimais, siekiant pagerinti šiluminių vaizdų erdvinį detalumą. Tyrimo tikslas – padėti nustatyti miesto karščio židinius ir priimti duomenimis pagrįstus sprendimus dėl vėsinimo priemonių, pavyzdžiui, želdynų plėtros ir šešėliavimo sprendimų.
Pristatyme taip pat aptarti tyrimai, susiję su palydovinių vaizdų sekų prognozavimu ir dirbtinio intelekto agentais pagrįstų darbo eigų kūrimu aplinkos analizei. Šiais metodais siekiama rasti būdų, kaip užpildyti palydovinių stebėjimų duomenų spragas, automatizuoti dalį analizės proceso ir kartu palengvinti gautų rezultatų interpretavimą.
Visuose šiuose projektuose AIML daugiausia dėmesio skiria patikimų ir atkartojamų dirbtinio intelekto metodų kūrimui, siekdama mokslinių tyrimų pažangą susieti su praktiniais viešojo sektoriaus iššūkiais.
