Прапанавана методыка падрыхтоўкі навучальнай выбаркі і архітэктура НС са скарочанай колькасцю нейронаў на аснове базавай сеткі U-Net для семантычнай сегментацыі малюнкаў, якая дазваляе ажыццявіць падзел малюнкаў ДЗЗ на наступныя класы: «зямельны ўчастак», «дарожная сетка», «будынкі», «расліннасць», «вадаём» з дакладнасцю 82%. Распрацаваная сетка можа быць выкарыстана як кампанент ансамбля нейронных сетак, у якім рашэнне прымаецца на падставе вынікаў працы складаючых ансамбль сетак. Вынікі дадзенай працы могуць быць ужытыя ў сістэмах апрацоўкі даных ДЗЗ для вырашэння задач маніторынгу стану расліннасці для земляробства, устойлівага лесакарыстання і маніторынгу стану біямасы ў прыродаахоўнай службе.

Прапанавана мадэль штучных нейронных сетак для ідэнтыфікацыі вобразаў. Дадзеная мадэль уяўляе сабой шматслаёвую паўнасувязную сетку, якая атрымлівае на ўваход дэскрыптары складанаструктураваных аб’ектаў на малюнках дыстанцыйнага зандзіравання Зямлі і выдае на выхад вектар ступеняў адпаведнасці ўваходнага дэскрыптара мэтавым класам з сярэдняй дакладнасцю да 84,9%. Асаблівасцю распрацаванай мадэлі з’яўляецца выкарыстанне папярэдняга аналізу прэцэдэнтаў, якія фарміруюць навучальную выбарку, што дазваляе аптымізаваць памер уваходных даных.

З дапамогай птушак, а менавіта іх спеваў, даследчыкі могуць палепшыць сваю здольнасць адсочваць стан і тэндэнцыі біяразнастайнасці ў важных экасістэмах, што дазволіць ім лепш падтрымліваць глабальныя намаганні па захаванні.

Пытальна-адказная сістэма “Галасавы АІ-асістэнт” дазваляе карыстальніку голасам ці ўводам тэксту з клавіятуры задаць пытанне на беларускай мове і атрымаць на яго гукавы ці надрукаваны адказ.