Ученые создали ИИ-алгоритм для научного мониторинга «синих слез»
В последние годы наблюдение за «синими слезами» стало популярным видом прибрежного туризма. Однако появление и перемещение таких цветений остаются плохо предсказуемыми, что влияет на впечатления туристов, а также создает дополнительные риски для людей и экосистем.
Источник: Новости науки. Иллюстрация создана с помощью нейросети.
МОСКВА, 3 марта. /Новости науки/. Китайские исследователи разработали новый алгоритм искусственного интеллекта BT-YOLO, который позволяет в реальном времени отслеживать и количественно оценивать свечение так называемых «синих слез» — редкого и зрелищного прибрежного биолюминесцентного свечения, связанного с цветением светящихся организмов.
Результаты исследования опубликованы в журнале Ecological Informatics.
В последние годы наблюдение за «синими слезами» стало популярным видом прибрежного туризма. Однако появление и перемещение таких цветений остаются плохо предсказуемыми, что влияет на впечатления туристов, а также создает дополнительные риски для людей и экосистем.
По этой причине ученые стремятся создать инструменты, которые позволят не просто фиксировать само наличие свечения, но и оценивать его силу, площадь и динамику распространения.
Для решения этой задачи группа под руководством профессора Ли Цзяньпина из Шэньчжэньского института передовых технологий Китайской академии наук совместно с коллегами из Министерства природных ресурсов КНР разработала систему BT-YOLO.
Алгоритм выполняет пиксельную сегментацию светящихся участков на видеозаписях, что дает возможность точно определять положение «синих слез» и проводить количественный анализ интенсивности и распределения цветения.
В отличие от традиционных подходов, которые в основном лишь подтверждают присутствие этого явления, новый алгоритм позволяет перейти к более научной оценке происходящего. С его помощью можно ранжировать степень выраженности цветения и тем самым создавать основу для будущих систем прогноза.
«Мы создали точные “весы” и “линейки” для измерения “синих слез”. После развертывания сети прибрежных камер наблюдения этот алгоритм позволит быстро проводить количественную оценку и приблизит нас к созданию рабочей системы прогнозирования», — пояснил профессор Ли.
Авторы отмечают, что BT-YOLO может использоваться не только для изучения «синих слез». По их словам, алгоритм можно адаптировать и для мониторинга других морских явлений, включая красные приливы и морской мусор, что делает эту технологию перспективным инструментом для интеллектуального управления прибрежной зоной.
Как подчеркивают исследователи, работа закладывает основу для прогнозирования времени, места, масштаба и интенсивности появления «синих слез». Следующим шагом станет проверка системы на данных, поступающих с реальных сетей береговых камер наблюдения.
Ученые рассчитывают, что это приблизит создание полноценной прогностической платформы, которая поможет находить баланс между охраной природы и устойчивым развитием туризма.
Результаты исследования опубликованы в журнале Ecological Informatics.
В последние годы наблюдение за «синими слезами» стало популярным видом прибрежного туризма. Однако появление и перемещение таких цветений остаются плохо предсказуемыми, что влияет на впечатления туристов, а также создает дополнительные риски для людей и экосистем.
По этой причине ученые стремятся создать инструменты, которые позволят не просто фиксировать само наличие свечения, но и оценивать его силу, площадь и динамику распространения.
Для решения этой задачи группа под руководством профессора Ли Цзяньпина из Шэньчжэньского института передовых технологий Китайской академии наук совместно с коллегами из Министерства природных ресурсов КНР разработала систему BT-YOLO.
Алгоритм выполняет пиксельную сегментацию светящихся участков на видеозаписях, что дает возможность точно определять положение «синих слез» и проводить количественный анализ интенсивности и распределения цветения.
В отличие от традиционных подходов, которые в основном лишь подтверждают присутствие этого явления, новый алгоритм позволяет перейти к более научной оценке происходящего. С его помощью можно ранжировать степень выраженности цветения и тем самым создавать основу для будущих систем прогноза.
«Мы создали точные “весы” и “линейки” для измерения “синих слез”. После развертывания сети прибрежных камер наблюдения этот алгоритм позволит быстро проводить количественную оценку и приблизит нас к созданию рабочей системы прогнозирования», — пояснил профессор Ли.
Авторы отмечают, что BT-YOLO может использоваться не только для изучения «синих слез». По их словам, алгоритм можно адаптировать и для мониторинга других морских явлений, включая красные приливы и морской мусор, что делает эту технологию перспективным инструментом для интеллектуального управления прибрежной зоной.
Как подчеркивают исследователи, работа закладывает основу для прогнозирования времени, места, масштаба и интенсивности появления «синих слез». Следующим шагом станет проверка системы на данных, поступающих с реальных сетей береговых камер наблюдения.
Ученые рассчитывают, что это приблизит создание полноценной прогностической платформы, которая поможет находить баланс между охраной природы и устойчивым развитием туризма.
