Кракен будет найден? К исследованию океана подключили искусственный интеллект

Ученым необходимо больше узнать об обитателях океана и экосистемах. Они, однако, сталкиваются с частой проблемой: сбор изображений, видео и других визуальных данных значительно превышает возможности исследователей по их анализу.

“Как мы сможем обработать всю эту информацию без автоматизации? Машинное обучение обеспечивает путь вперед, однако эти подходы опираются на огромные наборы данных для обучения. FathomNet был создан, чтобы заполнить этот пробел", - говорит главный инженер MBARI Какани Катия.

FathomNet - это база данных изображений с открытым исходным кодом, которая использует современные алгоритмы обработки данных, чтобы помочь обработать накопившиеся визуальные данные. Использование искусственного интеллекта и машинного обучения позволит устранить "узкое место" в анализе подводных изображений и ускорить важные исследования в области здоровья океана.

Модели машинного обучения, подготовленные на основе данных FathomNet, также способны произвести революцию в исследовании и мониторинге океана. Например, оснащение роботизированных транспортных средств камерами и усовершенствованными алгоритмами машинного обучения может в конечном итоге обеспечить автоматический поиск и отслеживание морских животных и других подводных объектов.

Соучредители проекта, Кэти Крофф Белл и Бен Вудворд, а также члены расширенной команды FathomNet подробно описали создание новой базы данных изображений в недавней научной публикации в журнале Scientific Reports.