Во Франции исследователь применяет ИИ для анализа миллионов изображений планктона
В Париже французский ученый Жан-Оливье Ириссон из Сорбонны применяет искусственный интеллект для анализа миллионов изображений планктона. Технология также развивалась в рамках финансируемого ЕС проекта iMagine, участники которого исследовали водоемы в 11 европейских странах, сообщает Cyprus Mail.
Планктон составляет основу морских пищевых цепей и помогает удалять углекислый газ из атмосферы. Его традиционное изучение предполагает отбор проб воды, исследование их под микроскопом и ручную идентификацию большого количества организмов.
Миллионы изображений планктона
Команда Ириссона располагает набором данных из 2,2 миллиона изображений отдельных организмов. По словам ученого, вручную классифицировать такой объем невозможно, тогда как ИИ позволяет выполнять эту работу значительно быстрее.
Ириссон отметил, что задачи, которые раньше требовали месяцев или даже лет, благодаря ИИ могут занимать от нескольких дней до нескольких недель. Подводные камеры и экологические сенсоры накапливают данные годами, поэтому исследователям все сложнее обрабатывать их без автоматизированных инструментов.
Больше актуальных новостей — в Telegram-канале UA.News Telegram.
Инструменты проекта iMagine
Проект iMagine длился с 2022 по 2025 год и объединил специалистов по водным экосистемам и цифровым технологиям из 11 европейских стран. Его координировал эксперт EGI Foundation Гергели Шипош. В рамках проекта разрабатывались инструменты ИИ для более быстрой обработки больших массивов водных данных.
В Австрии созданное программное обеспечение использовали для обнаружения плавающего мусора в озерах и реках. В других европейских локациях ИИ анализировал многолетние архивы изображений с подводных камер, распознавал рыб и различал их виды. По словам Шипоша, это помогает отслеживать изменения в экосистемах, влияние климатических изменений и результаты восстановительных мероприятий, в частности создания искусственных рифов.
После завершения iMagine его инструменты и наборы данных для обучения моделей, в том числе для распознавания видов рыб и плавающего мусора, открыли для использования другими исследователями. Шипош считает, что более быстрый и дешевый мониторинг может помочь раньше выявлять сокращение планктона, накопление мусора, разливы нефти и деградацию кораллов.
