Искусственный интеллект ускоряет изучение антарктического морского дна

Новые достижения в области искусственного интеллекта (ИИ) меняют способ исследования и понимания одних из самых удаленных частей океана вокруг Антарктиды и странных существ, которые там обитают.

Используя новейшие технологии ИИ, ученые из Британской антарктической службы (British Antarctic Survey) радикально ускорили процесс обнаружения животных на фотографиях и видео морского дна — с нескольких часов до нескольких секунд на одно изображение.

Использование этого инструмента в сочетании с экспертами-учеными достаточно быстрое, чтобы его можно было применять даже на исследовательских судах в Антарктике для маркировки фотографий в реальном времени по мере их съемки. Это значительное увеличение скорости и эффективности позволяет исследователям охватить гораздо большую площадь морского дна при решении, какие части Антарктики нуждаются в особой защите.

На антарктическом морском дне обитает более 94% всех известных видов из Южного океана, большинство из которых не встречаются больше нигде на Земле и адаптированы к температурам ниже нуля. Поскольку изменение климата и деятельность человека угрожают этим специально эволюционировавшим животным, важно собирать информацию, чтобы понять, где они живут и какие виды подвергаются наибольшему риску.

«Эта новая технология ИИ значительно ускорит анализ данных, собранных морскими биологами. До разработки этого инструмента анализ изображений выполнялся вручную и занимал до восьми часов на одну фотографию. Заставив ИИ работать вместе с экспертами-людьми, мы можем сократить это время до нескольких секунд на фото», — сказал доктор Кэмерон Троттер, специалист по машинному обучению из Британской антарктической службы и ведущий автор исследования, размещенного на сервере препринтов arXiv.

«Это позволяет нам анализировать гораздо больше данных, чем когда-либо прежде, ускоряя наше понимание этих уникальных и глобально важных экосистем».

Обучение инструментов ИИ пониманию антарктического морского дна и его обитателей — чрезвычайно сложная задача. Модель обучалась на изображениях, сделанных на борту немецкого полярного исследовательского судна RV Polarstern Института Альфреда Вегенера в море Уэдделла.

Доктор Троттер добавил: «Изображения, которые мы использовали для обучения ИИ, имеют чрезвычайно высокое разрешение и переполнены странными и необычно выглядящими животными, часто живущими друг на друге, некоторые из которых никогда раньше не видели».

Ученые вручную пометили каждое животное на 100 изображениях, которые запечатлели ряд видов морского дна и представляли различные условия. Обучившись на этих размеченных изображениях, ИИ теперь может находить и маркировать те же типы животных на фотографиях, сделанных в регионах по всему Южному океану. Он может идентифицировать многих наиболее часто встречающихся обитателей дна, включая морских звезд, кораллы, губок и рыб.

«Это меняет правила игры в том, как мы анализируем морское дно, открывая доступ к огромным массивам данных, имеющих решающее значение для сохранения антарктических экосистем», — сказал соавтор доктор Роуэн Уиттл, палеобиолог из Британской антарктической службы.

«Традиционно ученые полагались на разрушительные методы дночерпания и рыболовства для сбора данных о биоразнообразии, но использование фотографии и ИИ позволяет быстро собирать данные, не причиняя вреда этой уязвимой среде».

Исследователи уже используют эту технологию в своей работе, анализируя накопленные более 30 000 изображений с Антарктического полуострова и моря Уэдделла. Результаты имеют большой потенциал для открытия новых видов, а также предоставят политикам важную информацию, которая поможет защитить существ, обитающих в этой уязвимой экосистеме.