Учёные Томского государственного университета используют искусственный интеллект и машинное обучение, чтобы оценить круговорот углерода в экосистемах Сибири. Исследования проводят на карбоновом полигоне в Томской области в рамках государственного задания при поддержке Минобрнауки России.
Карбоновый полигон — это научная площадка, где специалисты круглосуточно измеряют потоки углекислого газа и метана. Эти соединения удерживают тепло у поверхности Земли и влияют на глобальное потепление. Томская область особенно важна для таких исследований благодаря разнообразию ландшафтов и Васюганским болотам. Местные экосистемы одновременно поглощают и выделяют большие объемы углерода.
Обычные точечные измерения не позволяют получить полную картину происходящего на территории всей Сибири. Поэтому ученые ТГУ применяют технологии анализа больших данных. Искусственный интеллект помогает обрабатывать информацию о разных экосистемах и выявлять закономерности, которые сложно определить вручную.
«Наш проект подразумевает решение пяти задач, связанных с сельским хозяйством», – рассказывает научный сотрудник лаборатории биоразнообразия и экологии НИИ ББ ТГУ Юрий Колесниченко. –«Алгоритмы машинного обучения используются для обработки разнородных потоков информации. В частности, сейчас ИИ помогает нам исследовать устьичную проводимость растений, то есть скорость, с которой углекислый газ (CO2) проникает внутрь листьев или водяной пар выходит наружу через микроскопические поры (устьица), чтобы мы могли объективно оценивать их газообмен. Это важно с точки зрения того, сколько углерода они поглощают и сколько продуцируют.
В Сибири есть самые разные ландшафты: от лесов, лугов, болот с их богатым видовым разнообразием до высшей водной растительности на озерах. Каждое растение «дышит» по-своему, и даже на одном небольшом участке параметры могут сильно отличаться. Усреднить показатели невозможно, это всё равно что пытаться измерить дыхание целого города, измерив дыхание одного человека.
Для обучения нейросети исследователи изучают отдельные устьица растений с помощью конфокального микроскопа Carl Zeiss LSM 780 NLO.
«С помощью конфокального микроскопа Carl Zeiss LSM 780 NLO мы изучаем отдельные устьица», – поясняет младший научный сотрудник Центра биотестирования безопасности нанотехнологий и наноматериалов ТГУ Сергей Моргалёв. – «Это необходимо, чтобы набрать данные для обучения нейросети. Инструменты искусственного интеллекта позволят осуществить точный переход от локального мониторинга конкретных экосистем к моделированию глобальных изменений окружающей среды. Понимание особенностей газообмена полей, лесов и болота на Томском карбоновом полигоне позволит оценить, сколько парниковых газов они забирают из атмосферы и в какой момент».
Полученные данные помогут учёным точнее определить, сколько углекислого газа и метана поглощают разные растения и экосистемы. В дальнейшем это может позволить подобрать наиболее эффективную растительность для управления природными «поглотителями» парниковых газов.
Проект «Баланс углерода болотных и луговых экосистем юга Западной Сибири и Алтая: мониторинг, моделирование, управление» реализуют при поддержке Минобрнауки России. Проекту присвоен номер FSWM-2026-0008.
В работе на карбоновом полигоне также участвуют студенты автономной магистерской программы ТГУ «Изучение Сибири и Арктики». В 2026–2027 учебном году они смогут выбрать темы дипломных работ, связанные с искусственным интеллектом, гидрологией, ботаникой и экологией.
Первые новости
