Искусственный интеллект помогает идентифицировать глубоководные виды
Искусственный интеллект (ИИ) может помочь ученым исследовать разнообразие видов на океанском дне. С возрастающими угрозами морской среде требуется больше данных о глубоководных обитателях для управления биоразнообразием.
Автономные подводные аппараты (AUV) собирают огромные массивы изображений, но их обработка человеком создает «узкое место».
Результаты исследования
В новом исследовании, опубликованном в Marine Ecology Progress Series, ученые проверили систему компьютерного зрения (CV):
- В среднем точность идентификации различных животных на изображениях составила около 80%.
- Для конкретных видов точность может достигать 93%, если для обучения алгоритма используется достаточно данных.
Это демонстрирует, что CV может вскоре регулярно использоваться для изучения морских организмов, что значительно увеличит объем доступных данных.
Детали эксперимента
- Исследование проводилось в рамках проекта Deep Links.
- Были проанализированы изображения, собранные британским AUV Autosub6000 в 2016 году на глубине около 1200 м в северо-восточной Атлантике.
- Вручную было обработано около 1200 изображений, содержащих 40 000 особей 110 различных видов (морфовидов).
- Для обучения нейросети использовалась открытая библиотека Google's Tensorflow.
Человек vs. ИИ
- Точность ручной аннотации человеком варьируется от 50 до 95%, но процесс медленный и субъективный.
- Автоматизированный метод показывает стабильную точность около 80% с явным преимуществом в скорости и согласованности.
- Например, модель правильно идентифицирует один вид ксенофиофор в 93% случаев.
Выводы и перспективы
Как отметил ведущий автор Нилс Пьешо: «ИИ — многообещающий инструмент... но мы еще не на том этапе, чтобы считать его полной заменой человека».
Сочетание экологических знаний, возможностей AUV для съемки больших площадей и быстрой обработки данных с помощью ИИ может значительно ускорить изучение глубин океана и наше понимание морских экосистем.