Учёные ТГУ привлекли ИИ для оценки углеродного баланса на карбоновом полигоне в пойме Оби

Искусственный интеллект помогает моделировать газообмен лесов, болот и полей, чтобы точнее прогнозировать выбросы парниковых газов. Работы ведутся в рамках госзадания при поддержке Минобрнауки РФ.

Полигон площадью 460 км² объединяет три экосистемы — лес, болото и речную пойму. Учёные используют ИИ и машинное обучение для высокоточной оценки цикла углерода — главной составляющей парниковых газов.

Ключевая задача — исследовать устьичную проводимость растений (скорость проникновения CO₂ и выхода водяного пара через микроскопические поры). Это позволяет объективно оценить, сколько углерода экосистемы поглощают, а сколько выделяют.

Ручной подсчёт десятков тысяч устьиц с помощью конфокального микроскопа чрезвычайно трудоёмок. Поэтому учёные собирают данные для обучения нейросети, которая затем масштабирует локальные измерения на всю территорию.

Цель — перейти от точечного мониторинга к моделированию глобальных изменений и научиться управлять природными «поглотителями» CO₂ и метана, подбирая оптимальную растительность.