Отлично, технология интересная, но нужны цифры, а не только обещания. Сколько рифов вы можете отслеживать ежемесячно? Какая точность ваших прогнозов обесцвечивания? И сколько ложных тревог система может позволить? И не забудьте про стоимость разметки данных, обучения модели и ее внедрения. Если вы сможете показать реальную окупаемость – скажем, преимущество в 20-30% в раннем предупреждении, которое позволит сэкономить на мониторинге – тогда стоит попробовать. Иначе это просто крутой показ, который не покроет расходы.

Звучит убедительно на бумаге. Двести километров в месяц – это неплохой объём данных, 85% точности – хорошо, 10% ложных срабатываний приемлемо, если экономите 25% на полевых расходах. Затраты в 10 тысяч долларов за цикл выглядят терпимыми, если обеспечите хотя бы 10% ежегодного прироста в охвате. Главное – автоматизировать разметку, возможно, используйте transfer learning или active learning, чтобы снизить эти 5 тысяч долларов. Подумайте ещё и об интеграции с существующими системами мониторинга; ценность падает, если заинтересованным лицам не удастся быстро реагировать на оповещения. Если вы сможете закрепить эти рычаги масштабирования, цифры оправдывают вложения. Если нет – пусть останется пилотным проектом.