Внимание
Мы работаем в штатном режиме. Наши склады готовы поставлять оборудование клиентам из Российской Федерации несмотря на санкционные запреты ЕС и США. Оборудование в РФ ввозится легально благодаря новому законодательству с параллельным импортом. Звоните и уточняйте! Информация актуальна на 07.11.26В связи с участившимися случаями недобросовестной конкуренции обращаем ваше внимание, что мы не передаем персональные данные третьим лицам
Поиск по сайту
Мониторинг биоразнообразия и редких видов
AI-решение «Мониторинг биоразнообразия и редких видов» — это интеллектуальная система, которая анализирует данные с дронов, фотоловушек, спутников и камер для отслеживания популяций животных и растений, выявления исчезающих видов и моделирования динамики экосистем. Такие решения позволяют формировать охранные меры, предотвращать браконьерство и поддерживать экологический баланс в природных зонах.
Преимущества решения
- Раннее выявление угроз биоразнообразию. Автоматизация позволяет быстро фиксировать снижение численности, появление браконьеров и инвазивных видов.
- Рост эффективности охраны. Точные данные и прогнозы позволяют принимать обоснованные решения по защите редких и исчезающих видов.
- Снижение затрат. Автоматизация обработки данных и учёта видов сокращает расходы на полевые работы и ручной труд.
- Прозрачность и аналитика. Сквозной контроль, визуализация трендов, автоматизированная отчётность для регуляторов и научного сообщества.
- Гибкость и масштабируемость. Поддержка природных зон любого размера, расширение под новые виды и источники данных.
- Участие общества. Интеграция с краудсорсинговыми платформами (например, Birdwatching, iNaturalist) для привлечения волонтёров и гражданских учёных.
Этапы внедрения ИИ
1
Анализ задачи
Погружаемся в ваши бизнес-процессы, выявляем ключевые требования и цели.
2
Проектирование решения
Разрабатываем архитектуру, подбираем оптимальные технологии и оборудование.
3
Внедрение и настройка
Выполняем поставку, монтаж, интеграцию и тестирование решений под ключ.
4
Сопровождение
Обеспечиваем поддержку, обучение персонала и развитие инфраструктуры.
AI-решение «Мониторинг биоразнообразия и редких видов» объединяет следующие ключевые функции:
- Сбор и агрегация данных. Система интегрирует данные с дронов (включая тепловизионные и мультиспектральные камеры), фотоловушек, спутниковых снимков и наземных камер. Используются автоматические станции и IoT-устройства для круглосуточного мониторинга в труднодоступных районах.
- AI-обработка и анализ. Алгоритмы машинного обучения и компьютерного зрения распознают виды животных и растений, считают особей, определяют их поведение и маршруты, выявляют редкие и исчезающие виды, а также фиксируют аномалии (например, признаки браконьерства или появления инвазивных видов).
- Моделирование и прогнозирование. Система строит динамические модели экосистем, прогнозирует изменения популяций, оценивает влияние климатических и антропогенных факторов, моделирует сценарии развития природных зон.
- Оповещение и реагирование. При выявлении угроз (снижение численности, появление браконьеров, изменение среды) AI автоматически информирует ответственных лиц, формирует рекомендации по охране, запускает сценарии реагирования.
- Интеграция с внешними платформами. Решение поддерживает обмен данными с государственными реестрами, научными базами, ГИС и системами управления ООПТ (особо охраняемых природных территорий), а также с международными платформами (например, Wildlife Insights).
- BI-аналитика и отчётность. Встроенные дашборды и отчёты позволяют анализировать динамику биоразнообразия, выявлять проблемные зоны, оценивать эффективность охранных мер и формировать отчётность для регуляторов и научного сообщества.
Программное обеспечение
| Категория | Примеры решений | Описание и функциональность |
|---|---|---|
| Мониторинг биоразнообразия | Wildlife Insights, SpeciesNet | Автоматическая обработка изображений с фотоловушек и видеокамер для учёта животных и видов |
| Отечественные экоплатформы | Ecotech, EcoSoft | Решения для мониторинга популяций, регистрации и анализа данных по видам флоры и фауны |
| ГИС и пространственный анализ | ArcGIS, QGIS | Создание карт ареалов, пространственное моделирование и анализ территорий |
| AI и компьютерное зрение | OpenCV, YOLO, TensorFlow, PyTorch | Распознавание видов, анализ изображений, обучение моделей для автоматической классификации |
| BI и отчётность | Power BI, Tableau, отечественные BI | Визуализация данных мониторинга, формирование аналитических отчётов и дашбордов |
| Интеграция и обмен данными | API, интеграция с ГИС и реестрами | Связь с государственными и научными базами данных, поддержка стандартизированных форматов |
Подходящее серверное оборудование
| Компонент | Характеристики | Назначение |
|---|---|---|
| CPU | 2-4x Intel Xeon / AMD EPYC | Высокопроизводительная параллельная обработка данных и моделей |
| GPU | 2–4× NVIDIA A100 / RTX 4090 | Ускорение инференса и обучения моделей ИИ и компьютерного зрения |
| RAM | 256–1024 ГБ DDR4/DDR5 | Хранение массивов данных, моделей и аналитики |
| Хранилище | 20–40 ТБ NVMe SSD | Быстрое хранение и доступ к данным, логам и обучающим выборкам |
| Сеть | 25–100 Гбит/с Ethernet | Высокоскоростная передача данных между кластерами и внешними системами |
| Обработка данных | Edge-серверы и IPC для локальной обработки на объектах мониторинга | |
| Хранение | NAS/SAN для хранения изображений, видеоархива, аналитики и моделей | |
| Сетевые решения | Высокоскоростные коммутаторы, защищённые каналы связи, поддержка облачных и гибридных архитектур |
Примеры серверов для данного решения
Артикул: AS-4124GS-TNR+
DP AMD, Dual-Root System with 8 GPUs
Форм-фактор:
4U
CPU:
AMD EPYC 7002
HDD:
24x 2.5" SATA/NVMe
Блок питания:
2200W
939 399 ₽
за 1 шт
Артикул: AS-4125GS-TNRT
GPU сервер Supermicro AS-4125GS-TNRT. Система DP AMD 4U с поддержкой до 8 графических процессоров PCIe с прямым подключением
Форм-фактор:
4U
CPU:
AMD EPYC 9004
HDD:
2x 2.5" SATA, 8x 2.5" NVMe
Блок питания:
2200W
Артикул: SYS-751GE-TNRT
DP rackmount tower 4-GPU workstation with closed-loop liquid cooling
Форм-фактор:
Tower
CPU:
Intel Xeon Scalable Gen4
HDD:
8x 2.5" NVMe/SAS/SATA
Блок питания:
2200W
Архитектура решения
1. Сбор и интеграция данных. Дроны, фотоловушки, спутники, IoT-устройства, камеры, внешние источники (ГИС, научные базы).
2. AI-ядро. Модули компьютерного зрения для распознавания видов, анализа поведения, моделирования экосистем и выявления аномалий.
3. Интеграция. API и протоколы для обмена с государственными и научными платформами, BI и ГИС.
4. BI-аналитика. Дашборды по динамике популяций, отчёты по редким видам, анализ угроз и эффективности мер охраны.
5. Безопасность. Шифрование данных, аудит, хранение информации в РФ, поддержка 152-ФЗ.
Пример конфигурации для резервата с 100 фотоловушками, 10 дронами и 5 спутниковыми каналами
| Компонент | Модель / Спецификация | Кол-во |
|---|---|---|
| Сервер | Supermicro GPU A+ Server AS -4124GS-TNR+ | 1 |
| CPU | AMD EPYC 7003 | 2 |
| GPU | NVIDIA A100 | 2 |
| RAM | DDR4 ECC | 512 ГБ |
| SSD | 10 ТБ SSD | 2 |
| Сеть | 25 Гбит Ethernet | |
| ПО | Wildlife Insights, ArcGIS, Power BI, OpenCV, TensorFlow | |
| Дополнительные устройства | Edge-контроллеры для локальной обработки изображений и данных с дронов BI-панель для мониторинга и анализа биоразнообразия |
Внедрение: 4–6 месяцев, поэтапно (от пилота до полного запуска).
Артикул: -
Форм-фактор:
4U
CPU:
AMD EPYC 7002
HDD:
24x 2.5" SAS/SATA
Блок питания:
2200W
Корпус (размеры):
Высота: 178 мм, Глубина: 737 мм, Ширина: 437 мм
Артикул: AS-4124GS-TNR+
DP AMD, Dual-Root System with 8 GPUs
Форм-фактор:
4U
CPU:
AMD EPYC 7002
HDD:
24x 2.5" SATA/NVMe
Блок питания:
2200W
939 399 ₽
за 1 шт
Кто уже применяет такие решения в России
В России интеллектуальные системы мониторинга биоразнообразия внедряются как на федеральном, так и на региональном уровне. В московских парках используются AI-решения для мониторинга белок с помощью камер и нейросетей, что позволяет изучать поведение и численность животных. В Салаирском заповеднике (Кемеровская область) дроны с тепловизорами и AI-алгоритмами применяются для учёта крупных млекопитающих, таких как лоси, даже в суровых зимних условиях.
WWF России и партнерские организации используют платформы для мониторинга редких видов птиц и млекопитающих, интегрирующие данные с фотоловушек, спутников и ГИС-карт, а также открытые базы данных (например, Birdwatching, Faunistics), что позволяет отслеживать популяции, выявлять угрозы и формировать меры по сохранению биоразнообразия. В крупных городах и природных зонах реализуются проекты по цифровому мониторингу исчезающих видов, что способствует сохранению редких животных и растений, предотвращению браконьерства и поддержанию экологического баланса.
