Как нейросети учатся видеть лёд в Арктике: ААНИИ переводит навигацию на цифровые рельсы
Арктический и антарктический научно-исследовательский институт (ААНИИ) развивает нейросетевые модели для автоматического распознавания ледовой обстановки по спутниковым данным. Цель — повысить безопасность и предсказуемость навигации по Северному морскому пути.
От интерактивного анализа к автоматическому
Севморпуть — кратчайший маршрут между Европой и Азией, но одновременно один из самых сложных для навигации. Лёд в Арктике подвижен и непредсказуем. Ключевой вектор развития, выбранный ААНИИ, — переход от ручного дешифрирования спутниковых снимков к автоматическому распознаванию.
Как отметил заведующий отделом взаимодействия океана и атмосферы ААНИИ, доктор физико-математических наук Сергей Солдатенко на конференции POLAR 2026, институт развивает нейросетевые модели по трём направлениям:
- автоматическое обнаружение торосов на аэроснимках;
- системы долгосрочного ледового прогнозирования на основе анализа многолетних массивов данных;
- инструменты краткосрочного прогноза, интегрирующие спутниковые данные, ледовые карты, АИС и диспетчерские сообщения с судов.
Три технологических столпа безопасности
Новая система безопасности арктического судоходства строится на трёх компонентах:
- Цифровая платформа ледовой информации — единая среда для сбора всех данных: спутниковые снимки, ледовые карты, сообщения с судов, информация из автоматической идентификационной системы (АИС).
- ИИ-распознавание опасных ледовых образований — нейросети, которые находят на снимках торосы, ледовые поля и другие объекты, представляющие угрозу для судоходства.
- Автоматизация дешифрирования снимков — нейросеть обрабатывает спутниковые кадры быстрее человека и без потери внимания.
Система позволяет разрабатывать оптимальные маршруты с заблаговременностью до одного месяца.
Как работают нейросети для распознавания льда
Торосы — нагромождения льда высотой до нескольких метров — представляют серьёзную опасность для корпуса судна. Обнаружить их на спутниковом снимке непросто даже опытному специалисту, особенно при облачности или низком разрешении. Нейросети учатся выделять характерные паттерны: тени, текстуру поверхности, неоднородности.
В похожих разработках специалистов Севгидромета и САФУ нейросети определяют пять классов объектов: ледостав, судовый канал, открытую воду, суда и дрейфующий лёд.
Долгосрочные прогнозы и передача данных от флота
Помимо оперативного распознавания, ААНИИ работает над улучшением долгосрочных прогнозов. В августе 2026 года специалисты провели работы на полевой базе «Ладога» для уточнения влияния долгопериодных геодинамических процессов на динамику морского льда. Создаётся сеть пунктов наблюдений: на базе «Ладога», ледостойкой платформе «Северный полюс» и станции «Ледовая база Мыс Баранова».
В июне 2026 года ААНИИ и Главное управление Северного морского пути подписали соглашение, формализующее передачу оперативных данных о ледовой обстановке от судов в институт. Капитаны судов передают свои наблюдения, что в сочетании со спутниковыми данными и прогностическими моделями повышает точность краткосрочных ледовых прогнозов.
Итог
ААНИИ как головной научный институт по Арктике задаёт стандарты для всего Севморпути. На практике это означает более безопасное судоходство, меньше аварийных ситуаций, возможность планировать маршруты с учётом реальной ледовой обстановки на месяц вперёд.
Для разработчиков промышленного ПО и AI-решений это сигнал: прикладной ИИ в морской отрасли — растущий рынок, который нуждается в технологиях распознавания, прогнозирования и интеграции данных. Арктика становится цифровой, и нейросети — один из главных инструментов этого перехода.
Источники: PortNews, Korabel.ru, ААНИИ