![]() Comentarii Adauga Comentariu _ Sistemul alimentat de AI cartografiază coralii în 3D în timp record![]() _ AI- sistem alimentat hărți coralii în 3D în timp recordUn sistem de inteligență artificială dezvoltat la EPFL poate produce hărți 3D ale recifelor de corali din imaginile camerei în doar câteva minute. Acesta marchează un pas important în explorarea și conservarea apelor adânci pentru organizații precum Centrul Transnațional al Mării Roșii (TRSC). Coralii oferă adesea un fundal colorat pentru fotografiile cu pești strălucitori capturați de scafandri amatori. Dar sunt, de asemenea, obiectivul principal al multor oameni de știință datorită importanței lor ecologice. Coralii — nevertebrate marine cu exoschelete de carbonat de calciu — sunt unele dintre cele mai diverse ecosisteme de pe Pământ: în ciuda faptului că acoperă mai puțin de 0,1% de suprafața oceanului, ele oferă adăpost și habitate pentru aproape o treime din speciile marine cunoscute. Impactul lor se extinde și asupra populațiilor umane din multe țări din întreaga lume. Conform cercetării Administrației Naționale pentru Oceane și Atmosfere din SUA, până la jumătate de miliard de oameni din întreaga lume se bazează pe recifele de corali pentru securitatea alimentară și veniturile turistice. . Dar coralii lumii sunt amenințați de creșterea temperaturii mării și de poluarea antropică locală, care îi determină să se înălbească și să moară. Ca răspuns, organizații precum TRSC efectuează studii aprofundate în efortul de a debloca secretele speciilor de corali găsite în Marea Roșie, care sunt rezistente în mod unic la stresul legat de climă. Această inițiativă condusă de EPFL a servit drept teren de testare pentru DeepReefMap, un sistem AI dezvoltat la Laboratorul de Științe Computaționale a Mediului și Observarea Pământului (ECEO) din cadrul Școlii de Arhitectură, Inginerie Civilă și de Mediu (ENAC) a EPFL. Sistemul poate produce câteva sute de metri de hărți 3D ale recifelor de corali în doar câteva minute din imagini subacvatice realizate de camerele disponibile în comerț. De asemenea, poate clasifica coralii prin recunoașterea anumitor trăsături și caracteristici. „Cu acest nou sistem, oricine poate juca un rol în cartografierea recifelor de corali din lume”, spune coordonatorul proiectelor TRSC Samuel Gardaz. „Va stimula cu adevărat cercetarea în acest domeniu prin reducerea volumului de muncă, a cantității de echipamente și logistică și a costurilor legate de IT”. Cercetarea este detaliată într-o lucrare publicată astăzi în Methods in Ecology and Evolution. Obținerea unui recif de corali 3D folosind metode convenționale nu este ușoară: reconstrucțiile costisitoare și intensive din punct de vedere computațional se bazează pe câteva sute de imagini ale aceleiași porțiuni. de recif de dimensiuni foarte limitate (doar câteva zeci de metri), luate din mai multe puncte de referință diferite, și necesită munca unui specialist pentru a obține. Acești factori limitează sever aplicarea acestor metode în țările lipsite expertiza tehnică necesară și împiedică monitorizarea unor porțiuni mari de recif (sute de metri, chiar și kilometri). Dar sistemul alimentat cu inteligență artificială dezvoltat la EPFL înseamnă că datele pot fi acum colectate de scafandri amatori: echipați Cu echipament standard de scufundare și o cameră disponibilă în comerț, aceștia pot înota încet deasupra unui recif timp de câteva sute de metri, făcând filmări pe măsură ce merg. Singurele limite sunt durata de viață a bateriei camerei și cantitatea de aer din rezervorul scafandrului. Pentru a capta imagini pe o zonă mai largă, cercetătorii EPFL au dezvoltat o structură din PVC care ține șase camere - trei cu fața în față și trei orientate spre spate, situate la un metru unul de celălalt — care pot fi operate de o singură persoană. Aparatul oferă o opțiune la preț redus pentru echipele locale de scufundări, care operează adesea cu bugete limitate. „O adevărată revoluție în lumea conservării ecosistemelor”, spune Guilhem Banc-Prandi, cercetător post-doctorat la Laboratorul de geochimie biologică al EPFL și director științific al TRSC. Odată ce filmarea a fost încărcată, DeepReefMap se pune la treabă. Acest sistem rapid și agil nu are nicio problemă cu iluminarea slabă, difracția și efectele caustice tipice imaginilor subacvatice, deoarece rețelele neuronale profunde învață să se adapteze la aceste condiții, care sunt suboptime pentru algoritmii de viziune computerizată. 3D existent. programele de cartografiere au mai multe dezavantaje. Acestea funcționează fiabil numai în condiții precise de iluminare și cu imagini de înaltă rezoluție. „Sunt limitate și când vine vorba de scară: la o rezoluție în care pot fi identificați coralii individuali, cele mai mari hărți 3D au câțiva metri lungime, ceea ce necesită un timp enorm de procesare”, explică Devis Tuia, profesor la ECEO. . „Cu DeepReefMap, suntem restricționați doar de cât timp poate sta scafandrul sub apă.” Cercetătorii au făcut viața mai ușoară biologilor de teren, incluzând algoritmi de segmentare semantică care pot clasifica și cuantifica coralii în funcție de două caracteristici. : sănătate – de la foarte colorat (care sugerează o sănătate bună) până la alb (indicativ de albire) și acoperit cu alge (care indică moartea) – și formă, folosind o scară recunoscută la nivel internațional pentru a clasifica tipurile de corali întâlnite cel mai frecvent în recifele de mică adâncime ale Marea Roșie (ramificație, bolovan, placă și moale). „Scopul nostru a fost să dezvoltăm un sistem care să se dovedească util oamenilor de știință care lucrează în domeniu și care să poată fi implementat rapid și pe scară largă”, spune Jonathan. Sauder, care a lucrat la dezvoltarea DeepReefMap pentru doctoratul său. teză. „Djibouti, de exemplu, are 400 km de coastă. Metoda noastră nu necesită niciun hardware costisitor. Tot ce este nevoie este un computer cu o unitate de procesare grafică de bază. Segmentarea semantică și reconstrucția 3D se întâmplă la aceeași viteză cu redarea video." "Sistemul este atât de ușor de implementat încât vom putea monitoriza cum se schimbă recifele în timp pentru a identifica zonele de conservare prioritare", spune Guilhem Banc- Prandi, postdoctorat la Laboratorul de Geochimie Biologică (LGB) al EPFL. „A avea date solide despre abundența și sănătatea coralilor este cheia pentru înțelegerea dinamicii temporale.” Noua tehnologie de cartografiere 3D va oferi oamenilor de știință un punct de plecare pentru adăugarea altor date, cum ar fi diversitatea și bogăția speciilor de recif, genetica populației, potențialul de adaptare al coralilor la ape mai calde, poluarea locală a recifelor, într-un proces care ar putea duce în cele din urmă la crearea unui geamăn digital cu drepturi depline. DeepReefMap ar putea fi folosit în egală măsură în mangrove și alte zone de mică adâncime. -habitate de apă și servesc drept ghid în explorarea ecosistemelor marine mai adânci. „Capacitatea de reconstrucție încorporată în sistemul nostru AI ar putea fi utilizată cu ușurință în alte setări, deși va dura timp pentru a antrena rețelele neuronale pentru a clasifica speciile în medii noi”, spune Tuia.
Linkul direct catre PetitieCitiți și cele mai căutate articole de pe Fluierul:
|
|
|
Comentarii:
Adauga Comentariu