Применение ИИ в морской биологии и экологии

Научные исследования в области морской биологии и экологии вступают в новую эру благодаря возможностям алгоритмов искусственного интеллекта, позволяющих использовать огромные объемы статистических морских данных, которые теперь доступны ученым. Эта область вступает в новую эру интеллекта, поскольку интеграция искусственного интеллекта и традиционных моделей данных помогает исследователям решать широкий спектр глобальных проблем. Все — от повышения безопасности на море и решения проблем загрязнения воды до мониторинга морского биоразнообразия, исследования глубоководных ресурсов и прогнозирования приливов, морского льда и климата — все теперь находится в компетенции исследователей морского ИИ.

Варианты использования ИИ в морской биологии

Ниже приводится ряд важные варианты использования для искусственного интеллекта в экосистеме морской биологии.

Мониторинг морского биоразнообразия

ИИ способен анализировать большие объемы многопараметрических данных для мониторинга сложных морских экосистем, помогая построить надежную, широко распределенную сеть мониторинга морской среды. Из-за сложности и специфичности морской экологии старых решений по обработке данных недостаточно для мониторинга этой среды. Инструменты мониторинга на базе искусственного интеллекта позволяют автоматически идентифицировать, классифицировать и прогнозировать события, связанные с данными. В одном примере исследовательская группа смогла обучить нейронную сеть определить песни горбатых китов за более чем 187 000 часов акустических данных, собранных за 14-летний период.

Моделирование глубоководных ресурсов

Перед учеными всегда стояла задача моделирования ресурсов морского дна, и сегодня сочетание алгоритмов искусственного интеллекта помогает создать инновационный подход к 3D-моделированию для улучшения ретранспортировки отложений в воде и реконструкции морского дна. Ученые создали Математическая модель на базе искусственного интеллекта оценить распределение кобальтоносных марганцевых корок путем анализа данных датчиков автономного подводного аппарата (АНПА) и системы светопрофильного картографирования для создания трехмерной цветной реконструкции морского дна.

Наблюдение за популяциями тюленей

Экологи провели мониторинг популяции тюленей по всему миру на протяжении многих лет, но подсчет количества тюленей на фотографиях требует часов кропотливой работы по идентификации животных на каждом изображении. Сегодня ученые используют модели глубокого обучения для подсчета количества тюленей на архивных фотографиях, сделанных в прошлом. Они могут отсортировать 100 изображений менее чем за одну минуту, по сравнению с целым часом, который человек выполняет ту же задачу. Новая модель избавляет от необходимости предварительно маркировать отдельные пломбы, а затем подсчитывать их на каждом изображении. Эти разработки дадут важное новое представление о том, как популяции тюленей развивались с течением времени.

Подсчет и классификация рыбы

ИИ помогает морским биологам лучше контролировать запасы планктона и рыбы, используя алгоритмы ИИ для подсчета рыб, отслеживания их размера и даже отличия одного типа рыб от другого. Процесс наблюдения и подсчета раньше представлял собой ручную задачу, которую выполняли люди, которым приходилось перебирать часы видеозаписи, чтобы собрать информацию, и все это занимало очень много времени. Теперь, благодаря искусственному интеллекту, они могут автоматизировать наблюдения, чтобы получать данные о разных видах и размерах рыб и мгновенно получать информацию. ИИ может различать не только разные виды, но и разных отдельных рыб, что дает исследователям более глубокое понимание того, как живет рыба на протяжении нескольких лет.

Прогнозирование критических параметров океана

Важные параметры, такие как температура поверхности моря, уровень приливов и морской лед, могут влиять на климат и морские экосистемы. Одна научная группа создала модель глубокого обучения который фиксирует корреляцию температур поверхности во времени и на больших пространствах. Было доказано, что новые модели превосходят старые методы при анализе данных в Восточно-Китайском море, обеспечивая более точные ежедневные прогнозы температуры поверхности моря.

Анализ морской жизни с помощью камер

Камеры, установленные на AUV, могут собирать огромные объемы данных в океане, но узким местом по-прежнему остается то, что людям приходится их анализировать и обрабатывать. Было показано, что системы компьютерного зрения, управляемые искусственным интеллектом, с точностью на 80 процентов идентифицируют различных животных на морском дне и на 93 процента точны для конкретных исследуемых видов, если для обучения алгоритма используется достаточно данных. Ученые могут использовать этот тип технологии для изучения морских животных и растений, чтобы увеличить объем данных, доступных для природоохранных исследований и управления биоразнообразием.

ИИ для защиты океанской среды

ИИ также помогает ученым защищать ресурсы океана. Две ключевые области, которые оказывают большое влияние на экологию океана:

1. Сокращение загрязнения пластиком. Морская жизнь испытывает серьезный ущерб от загрязнения пластиком: каждый год один миллион птиц и 100 000 морских животных умирают от пластиковых отходов. Новые модели искусственного интеллекта помогают разработать более обоснованную тактику сокращения загрязнения пластиком, включая использование инструментов искусственного интеллекта для более эффективной добычи пластика и, в конечном итоге, восстановления прибрежной среды.
2. Сохранение коралловых рифов и морской жизни. Коралловые рифы имеют весьма разнообразную экосистему и обеспечивают среду обитания более четверти всей морской жизни. Исследователи используют ИИ для мониторинга, классификации и анализа состояния коралловых рифов, используя данные подводных камер, оснащенных системами видеоаналитики.

Будьте впереди технологической игры с нашей программой PG в области искусственного интеллекта и машинного обучения в партнерстве с Purdue и в сотрудничестве с IBM. Узнайте больше!

Вывод: ИИ может помочь сохранить ресурсы океана

Приятно видеть, что передовые технологии, такие как искусственный интеллект, способствуют таким достойным целям, как сохранение природных ресурсов Земли и защита морской жизни. В наши дни любой желающий может принять участие в веселье, приобретя необходимые навыки в области искусственного интеллекта и машинного обучения для применения в морской биологии. Это идеальная отправная точка, чтобы изменить мир к лучшему!