Ученые используют ИИ для защиты китов, развивая сохранение и планирование океана

Исследователи из Университета Рутгерса в Нью-Брансуике разработали инструмент на основе искусственного интеллекта (ИИ), который поможет прогнозировать места обитания находящихся под угрозой исчезновения китов. Это позволит направлять суда вдоль атлантического побережья так, чтобы избегать их. Инструмент предназначен для предотвращения смертельных столкновений и информирования природоохранных стратегий и ответственного освоения океана.

Используя компьютерную программу на базе ИИ, которая обучается на закономерностях, обнаруженных между двумя обширными базами данных, исследователи заявили, что их метод улучшил существующие возможности по мониторингу распределения важных морских видов, таких как находящийся в критической опасности североатлантический гладкий кит.

Североатлантические гладкие киты занесены в список исчезающих видов согласно Закону об исчезающих видах с 1970 года. По данным Национального управления океанических и атмосферных исследований США, осталось примерно 370 особей, включая около 70 репродуктивно активных самок.

Исследование опубликовано в Scientific Reports.

Работу возглавили Ахмед Азиз Эззат, доцент кафедры промышленного и системного инженеринга Школы инженерии, и Джош Кохут, профессор морских наук, который в январе стал деканом по исследованиям в Школе экологических и биологических наук.

"Это демонстрация силы использования методологий ИИ для развития нашей способности прогнозировать или оценивать, где находятся эти киты", — говорит Джош Кохут.

Кохут сравнил результат работы программы с отслеживанием перемещений людей в доме, а также определением наличия еды на кухне и включенного телевизора в гостиной. Такие факторы могут определять, почему люди находятся в определенных местах в определенное время суток. Обнаружение определенных закономерностей, по его словам, дает прогностическую силу.

"С помощью этой программы мы коррелируем положение кита в океане с условиями окружающей среды", — сказал Кохут. "Это позволяет нам принимать гораздо более обоснованные решения о том, где могут находиться киты. Мы можем прогнозировать время и место, которые представляют более высокую вероятность присутствия китов. Это позволит нам реализовать различные стратегии смягчения последствий для их защиты".

Изначально исследователи стремились разработать высокодетальные модели присутствия североатлантического гладкого кита для поддержки ответственной разработки и эксплуатации оффшорных ветряных электростанций. Но они заявили, что результаты имеют гораздо более широкие последствия, и сделали детали общедоступными в качестве дополнения к своей исследовательской статье.

"Эти инструменты ценны и будут твердо полезны всем, кто занимается "голубой экономикой" — включая рыболовство, судоходство и устойчивое развитие альтернативных форм энергии", — сказал Эззат. "Этот подход может поддержать разумное и экологически ответственное использование этих вод, чтобы мы достигли наших экономических целей и в то же время гарантировали, что причиним минимальный или нулевой вред среде обитания этих существ".

В отличие от типичных компьютерных программ, где инструкции явно прописаны, программа машинного обучения, использованная исследователями, анализировала большие наборы данных для обнаружения закономерностей и взаимосвязей. По мере того как программа ИИ обрабатывала больше данных, она корректировала свою внутреннюю модель, чтобы делать более точные прогнозы или классификации.

"Результатом модели машинного обучения является, по сути, прогноз того, где и когда у вас будет более высокая вероятность встретить морское млекопитающее", — сказал Эззат, описывая то, что он охарактеризовал как "карту вероятности".

Информация, проанализированная компьютерной моделью, включает все данные подводных планеров и спутников, собранные учеными Центра лидерства по наблюдению за океаном Университета Рутгерса, начиная с 1992 года, когда он был основан тогдашним доцентом Скоттом Гленном, ныне заслуженным профессором кафедры морских и прибрежных наук. Анализ также включал спутниковые данные, публично доступные от Университета Делавэра.

Подводные планеры — это автономные аппараты торпедообразной формы, которые перемещаются под поверхностью океана у побережья Средней Атлантики. Они предназначены для измерения многих различных аспектов морской воды, включая температуру, соленость, силу течения и уровень хлорофилла.

Планеры также отражают звуковые волны от косяков рыб, чтобы оценить их размер, и записывают подводные звуки китов и других морских млекопитающих, определяя их местоположение во времени и пространстве. Спутниковые данные включают измерения температуры поверхности моря, цвета воды и фронтов, среди прочего.

"У нас были данные, но до сих пор мы не могли объединить два набора — данные о том, где обнаружены киты, и каковы условия окружающей среды в этих местах", — сказал Кохут. "Это демонстрация силы использования методологий ИИ для развития нашей способности прогнозировать или оценивать, где находятся эти киты".