Работа ООПТ

Яндекс и Сайлюгемский нацпарк научат школьников использовать нейросети для анализа большого массива изображений

«Чтобы заинтересовать школьников изучением IT, очень важно показывать, что эти технологии могут применяться в различных областях. Предстоящий «Урок цифры» по теме «Облачные технологии: в поисках снежного барса» отлично демонстрирует эффективность использования нейросетей при исследовании дикой природы», — комментирует Татьяна Трубникова, директор Департамента развития цифровых компетенций и образования Минцифры.

Занятие построено на основе реального проекта Yandex Cloud для Сайлюгемского национального парка: популяцию краснокнижных снежных барсов изучают при помощи облачных сервисов и нейросетей. 

«Yandex Cloud разрабатывает нейросеть, которая позволит автоматически распознавать животных на снимках, полученных с помощью фотоловушек на территории парка. На основе этих данных специалисты обучат модель различать животных, благодаря чему сотрудники нашего парка смогут анализировать фотографии в десятки раз быстрее, чем вручную», — отмечает директор Сайлюгемского национального парка Денис Маликов.

Нейросеть обучают на массиве из 40 тысяч фотографий и видео — объёмом 150 Гб. В разработке специалистам Yandex Cloud помогают студенты Школы анализа данных.

Яндекс предлагает школьникам побыть в роли исследователей и создать систему, которая поможет найти пропавшего барса. Школьники познакомятся с устройством нейросетей, облачных сервисов и дата-центров. Они узнают, как работают алгоритмы компьютерного зрения, как технологии позволяют отличать одно животное от другого и изучать их повадки в дикой природе.

«Большинство привычных нам сервисов работает на базе облачных ресурсов, а без технологий машинного обучения сложно представить современный мир. На занятии мы расскажем школьникам, как работают эти технологии, кто их создает и как начать свой путь в профессии, — отмечает директор по образованию в Яндексе Дарья Козлова. — Школьники познакомятся с перспективными IT-специальностями, от архитектора программного обеспечения и разработчика облачных сервисов до инженера и ML-разработчика». 

«Уроки «Яндекса» каждый год удивляют нестандартным подходом к изучению достаточно сложных тем. Тренажеры этого «Урока» построены на реальном проекте облачного сервиса и работы нейросетей. Здорово, что российский IT-гигант с таким вниманием подходит к вопросу обучения, вовлечения подрастающего поколения в мир IT-профессий» — комментирует Сергей Плуготаренко, генеральный директор АНО «Цифровая экономика».

Принять участие в «Уроке цифры» можно как в школе, так и дома. Задания делятся на три уровня сложности: для младших, средних и старших классов. 

Для учителей эксперты Яндекса разработали методические материалы, которые помогут провести урок и объяснить школьникам принципы работы нейросетей и облачных сервисов.

После прохождения «Урока цифры» все участники получат сертификаты.

Кроме того, школьники смогут бесплатно пройти онлайн-курс Яндекс Лицея по программированию на Go, изучить основы визуализации данных и познакомиться с возможностями платформы Yandex Cloud. Все материалы урока доступны на сайте https://урокцифры.рф .

Справка:

«Урок цифры» проводится с 2018 года АНО «Цифровая экономика», Минцифры России, Минпросвещения России в партнерстве с ключевыми IT-компаниями и организациями в поддержку федерального проекта «Кадры для цифровой экономики» национального проекта «Цифровая экономика». В рамках проекта ведущие IT-компании разрабатывают уроки, которые помогают школьникам сориентироваться в мире профессий, связанных с технологиями и программированием. Предыдущие уроки Яндекса были посвящены прогнозированию погоды, цифровому искусству, беспилотным автомобилям и персональным помощникам.

Yandex Cloud, главный партнёр «Урока цифры» в 2023 году, помогает Сайлюгемскому национальному парку с мая 2023 года. Под защитой парка, особо охраняемой природной территории в Горном Алтае, находятся снежный барс и алтайский горный баран. На данный момент на платформу загружено более 150 Гб снимков с фотоловушек. Специалисты компании разрабатывают решение для автоматизации анализа фотоснимков и распознавания животных на них.