ТЕМА 10. Smart технології та AI в меліорації

Штучний інтелект та машинне навчання є незамінними для сучасної меліорації, оскільки вони дозволяють обробляти гетерогенні та великомасштабні масиви даних (клімат, сенсори, супутники) для виявлення складних нелінійних залежностей.

У галузі ґрунтової інженерії та геотехнічної меліорації AI використовується для обробки даних моніторингу ділянок, що є критичним при проектуванні дренажних систем та укріплень. AI-алгоритми інтегрують мульти-джерельні дані для більш надійної характеристики ґрунтових параметрів та прогнозування деформацій, що забезпечує ефективніше інженерне проектування.¹⁰ Також просуваються роботи у сфері використання AI для просторово-часового аналізу консолідації ґрунтів під час швидкої меліорації, про що свідчать дослідження Шуку та Фоона (Shuku T., Phoon K. K.) у 2023 році.¹⁰

Для вирішення проблеми засолення ґрунтів, польові вимірювання якого є дорогими та часозатратними, ML-алгоритми забезпечують масштабованість. Класичні методи, такі як Support Vector Machine (SVM) та Random Forest (RF), ефективно інтегрують дані дистанційного зондування (мультиспектральні знімки Sentinel-2) з обмеженою кількістю польових вимірювань.¹¹ Дослідження підтверджують, що підвищення кількості тренувальних зразків у цих моделях може значно підвищити точність карт солоності, в деяких випадках покращуючи результати до 700% при переході від малої до розширеної бази даних.