Как AI-технологии Сбера помогают сохранять биоразнообразие и не только: интервью с Олегом Артюгиным

Олег Артюгин не просто наблюдает за цифровой революцией в мире, но и делает её ближе к обычным людям. Его команда в Сбере создаёт решения, которые помогают исследователям сохранять популяцию редких животных, учат технологии работать с жестовым языком и приносят пользу во многих других направлениях. В интервью Сберегаем вместе исполнительный директор центра развития технологий AI во благо общества рассказал, как AI сохраняет природу и помогает людям и почему, несмотря на все тревоги вокруг технологий, миссия искусственного интеллекта — сделать мир лучше.

Олег, расскажите, чем занимается ваша команда?

Центр развития технологий AI во благо общества занимается исследовательскими проектами в области искусственного интеллекта. Наша главная тема — устойчивое развитие. Мы разрабатываем AI-модели для решения социально значимых задач. Например, одно из направлений работы прошлого года — AI для сохранения биоразнообразия.

Факт

Модель детекции диких животных стала лауреатом премии «Лучшие ESG-проекты России» в 2024 году. AI-сервис позволяет обнаруживать зверей на снимках с фотоловушек и определять их принадлежность к конкретному виду. Это экономит время и ресурсы учёных, а также делает подсчёт численности диких животных более точным.

Помимо разработки, мы занимаемся продвижением AI-технологий: например, читаем лекции об искусственном интеллекте и рассказываем о нейросетевых решениях, которые могут улучшить жизнь общества в целом.

Как AI-технологии Сбера помогают сохранять биоразнообразие?

Мы разработали несколько моделей для разных целей. Например, одни определяют численность животных, другие идентифицируют особи редких животных.

Рассказываю, как это работает. Учёные наблюдают за животными в дикой природе с помощью фотоловушек, которые, как правило, срабатывают на движение: делают фото или видео. Их расставляют на территории, где обитает нужный вид.

Затем со всех гаджетов собирают флешки с информацией. Одна фотоловушка может дать несколько сотен тысяч фотографий — так у учёных оказываются гигабайты информации.

Чтобы понять, кто и сколько раз попал в кадр, специалистам нужно посмотреть каждую фотографию. При этом больше 90% кадров пустые, потому что фотоловушка сработала случайно, например от покачнувшейся ветки. Когда учёный просматривает сотни тысяч изображений, ему нужно не пропустить те снимки, на которых есть животное, и понять, кто именно попал в кадр.

Изображения, как правило, далеки от идеальных: например, в кадр попали только уши животного или снимок сделан в тёмное время. Я люблю всем показывать фото рыси ночью: тёмный силуэт на почти чёрном фоне. Чтобы разглядеть эту рысь, нужно поменять яркость, контрастность и прочие настройки, и на это уходит очень много времени.

Наши модели помогают автоматизировать процесс и сэкономить время учёных.

Интересно, сколько времени работы и сил учёного может сэкономить такая модель?

Недавно мы передали её для тестирования в национальный парк «Сайлюгемский», который занимается сохранением популяции снежных барсов. Коллеги написали, что она «отсмотрела» 3,5 тыс. видеороликов по 30 секунд каждый всего за 2 часа. И с точностью, которая их устраивает, распознала все изображения животных и определила их виды. То есть модель сэкономила примерно 25 часов работы учёного.

Важно учитывать, что человек не может эффективно работать 24 часа без перерыва. Даже час непрерывного просмотра однотипных роликов или кадров очень утомляет. Чем дольше занимаешься такой работой, тем больше вероятность ошибки.

AI-модели помогают оперативнее и эффективнее получать информацию о том, что происходит с природой.

А как дальше используется эта информация?

Мы рассчитываем, что данные помогут оперативнее принимать управленческие решения: например, об изменении норм отлова или о формировании или финансировании заповедников и других особо охраняемых природных территорий (ООПТ).

В своё время руководство страны увидело, что популяция амурского тигра катастрофически снизилась, и было принято решение о создании целой программы по сохранению этого вида. В результате смогли удержать и восстановить популяцию. Сегодня нейросети тоже в этом помогают.

Не доводить до таких экстремальных ситуаций и своевременно реагировать — важная задача. Поэтому быстрое получение корректных данных мне кажется благой целью.

Хочется оставить природу следующему поколению как минимум в том же виде, в каком мы её получили.

Где уже используют AI-разработки вашей команды? Как строится совместная работа с учёными?

Банк сотрудничает с центром «Амурский тигр», Сайлюгемским нацпарком

и Институтом проблем экологии и эволюции им. А. Н. Северцова Российской академии наук (ИПЭЭ РАН). В прошлом году мы подписали соглашение о сотрудничестве с Росзаповедцентром, который координирует работу всех ООПТ в стране.

В сотрудничестве с ИПЭЭ РАН мы пробежали достаточно тяжёлую «первую милю»: помогли структурировать данные, накопленные за долгое время. Для обучения AI-модели сначала нужно было подготовить большие объёмы фотографий. С сотрудниками института мы прошли взаимное обучение: мы изучили специфику их работы, а они поняли, что AI-модель — не волшебная палочка, а инструмент, который надо правильно применять.

Ещё для ИПЭЭ РАН мы сделали модель для распознавания и определения численности нерп. Когда животные лежат на суше, их можно посчитать и вручную, но это занимает много времени. Наша AI-модель распознаёт нерп, выделяет их рамками и делает подсчёт.

Могут ли AI-модели спрогнозировать изменения экосистемы? Применяется ли что-то для прогнозирования экологической ситуации?

Да, конечно. Например, есть модели прогноза климата. В Сбере используются модели по прогнозу наводнений, пожаров и других природных рисков. Банк не только использует их для себя, но и кастомизирует и предлагает использовать бизнесу и государству.

Могут ли обычные люди, а не только учёные, использовать AI для сохранения биоразнообразия?

Есть направление, которое называется «гражданская наука». Обычные люди могут участвовать в сборе данных о разных видах животных и растений. Есть сообщества любителей природы, которые фиксируют, что, кого и где они видели: загружают на сайт или в приложение фотографию, геолокацию и другую информацию.

В итоге для учёных, которые не могут присутствовать везде, создаётся целая паутина фотографий и фактов фиксации, на основании чего специалисты могут провести анализ, сделать научные выводы.

Что вам нравится в работе с AI? Чувствуете ли вы, что меняете мир?

Да. Это, на самом деле, главная причина, почему я так долго работаю в Сбере.

Когда я выступаю перед школьниками и говорю, что я — сотрудник одной компании уже 17 лет (а им по 15-16 лет всего), они часто спрашивают, не надоело ли мне. Я отвечаю — нет.

Работая в команде Сбера, я ощущаю, что могу влиять на что-то большое.

Если вы находитесь в маленькой фирме, то вы, скорее всего, сильно ограничены периметром коммуникации и/или инженерным стеком (набором инструментов и технологий, которые используют разработчики. — Прим. ред.). А Сбер — это возможность прикоснуться к передовым технологиям и амбициозные задачи изменить страну и весь мир. И отклик на нашу работу, который мы получаем от партнёров, сильно драйвит.

Насколько, на ваш взгляд, безопасно для человека масштабное внедрение AI в различные сферы?

Это очень популярный вопрос, люди об этом беспокоятся. Но новые технологии так или иначе становятся частью нашей жизни. При этом какие-то профессии расширяются, какие-то изменяются, и деятельность человечества становится более эффективной.

Технология сама по себе не хорошая и не плохая. Это просто технология.

Когда появились компьютеры, наверное, тоже были опасения, что они могут заменить людей. Но сейчас они есть почти у всех, и люди их эффективно используют. Важно понимать, что технологии, а особенно искусственный интеллект, кратно повышают возможности человека. И те люди, которые будут уметь эффективно использовать такие решения в работе, могут уйти далеко вперед от тех, кто ими не пользуется.

Искусственный интеллект — одна из технологий, которую надо изучать и применять. Не относиться к ней как к неизведанному, а понять, как эффективно её использовать.

Что интернет-пользователи думают о нейросетях, читайте в нашем материале.