Гербарий МГУ запустил новый проект «Атлас флоры России», основанный на принципах гражданской науки. Каждый пользователь с помощью платформы iNaturalist может загрузить в систему фотографию растения с геоданными и помочь проекту. По загруженным фотографиям нейросетевые алгоритмы и специалисты-ботаники точно определяют вид растения и получают информацию о месте его произрастания. Цель нового проекта — собрать массив фотосвидетельств о деревьях, кустарниках и травах страны от любителей природы и профессиональных натуралистов. Собранные данные помогут учёным составить карты распространения видов растений в России. Работа осуществляется при поддержке совместного гранта Российского фонда фундаментальных исследований и Правительства Москвы.

На международной платформе iNaturalist сотрудники Гербария МГУ создали 85 региональных проектов — по одному на каждый субъект РФ. Все проекты объединены общим порталом «Флора России», на котором региональная статистика отражается как табло соревнований. Как только пользователь загружает фотографию и ставит точку на карте, а два профессиональных ботаника подтверждают определение, наблюдение включается в оборот строго научных данных о биоразнообразии страны. При этом оно автоматически отражается как в региональном проекте, так и в общероссийском.

В Гербарии МГУ монтируют новые образцы // Источник: Никита Лавренов, пресс-служба МГУ.

Образец ветреницы корончатой, одного из первых весенний растений Южной Европы // Источник: Цифровой гербарий МГУ, plant.depo.msu.ru

Чтобы принять участие в проекте, специальные знания растений не нужны. Достаточно лишь сфотографировать растение и загрузить изображение с помощью компьютера или смартфона на платформу iNaturalist. После загрузки фотографии вид растения определяют сначала нейросетевые алгоритмы, а потом эксперты-ботаники верифицируют автоматическое определение и загружают данные в проект. Платформа iNaturalist позволяет с компьютера загружать фотографии растений большими сериями, а также гибко работать с геоданными. Приложение для смартфонов даёт возможность загружать данные в систему из любой точки, где есть мобильный интернет, и определять растения за пару секунд. 
 
Каждое новое изображение в системе делает её нейронные сети умнее. На основе 16 миллионов фотографий и 1 млрд точек распространения видов машинный интеллект безошибочно называет большинство растений и животных Северной Америки и на уровне рода хорошо справляется со среднеевропейскими растениями. Постепенно, с ростом базы, он делает всё меньше ошибок в растениях из других регионов Земли. С каждой загруженной фотографией и с каждой новой точкой на карте нейросетевой алгоритм допускает всё меньше ошибок.
 
«Гербарное дело, то есть сбор, изучение и хранение сухих коллекций растений, — это узкопрофессиональная область деятельности. Людей с гербарными папками в тысячи раз меньше, чем просто интересующихся растениями людей. Большинство из них любят фотографировать растения на камеру или телефон,— рассказывает ведущий научный сотрудник Гербария МГУ Алексей Серёгин. — Мы давно задумались о том, чтобы каждая сделанная любым человеком фотография превращалась в документальное свидетельство произрастания вида A в точке с координатами x-y в момент времени z. Эти данные должны попадать во всемирную сеть данных о биоразнообразии GBIF, где будут находиться в свободном доступе для учёных мира».
 
Ранее сотрудники Московского университета в рамках проекта «Ноев ковчег» создали «Цифровой гербарий МГУ». Сегодня это крупнейшая в России база данных о биоразнообразии, насчитывающая изображения 976 000 гербарных образцов и сведения о том, кто, где и когда собрал эти растения. Она продолжает развиваться как профессиональная платформа по документации разнообразия растений России и мира.
 
Помочь проекту МГУ «Атлас флоры России» просто: 

1. Необходимо установить приложение iNaturalist на смартфон.
2. В меню «Ещё» найти кнопку «Проекты». 
3. Среди проектов во вкладке «Рядом» будет отображён один из подпроектов Цифрового гербария МГУ, актуальный для региона, в котором находится пользователь. К этому проекту необходимо присоединиться.
4. После этого фотографии растений будут автоматически присоединяться к проекту.