Сегодня отмечается
Всемирный день воды — событие, привлекающее внимание к проблемам экологии океанов и ледников. Современные технологии сбора данных, включая спутниковые наблюдения, акустические системы и генетический анализ, генерируют огромные массивы информации. Для их обработки используются машинное обучение и искусственный интеллект, которые стали важными инструментами в морской экологии.
➡️ Сегодня рассмотрим, как методы ML помогают анализировать информацию о физических процессах и биоразнообразии мирового океана.
🌊 Применение машинного обучения в морской экологии🔷 Обработка изображений и видео с помощью сверточных нейросетей (CNNs) позволяет автоматически идентифицировать морские организмы, картировать донные экосистемы и обнаруживать пластиковый мусор. При этом сложность анализа данных возрастает из-за большого разнообразия объектов: для планктона важна точность детекции среди водной толщи, а для анализа бентоса — способность выделять организмы на сложном фоне морского дна.
🔷 Машинное обучение также автоматизирует
анализ акустических данных. Поскольку звук проникает сквозь воду лучше, чем свет, он широко используется для подводных измерений. В глубоких нейросетях акустические сигналы часто преобразуются в спектрограммы и анализируются так же, как изображения.
🔷 В области
экологической геномики ИИ помогает анализировать данные о ДНК, извлекаемой из морской воды, что позволяет отслеживать состав микробных сообществ. Генетическая информация охватывает целые экосистемы, а современные алгоритмы выявляют таксономические группы и сопоставляют их с географическим расположением, что открывает новые возможности для мониторинга биоразнообразия.
🔷 Спутниковые данные и эхосигналы, обработанные ML-моделями, используются для
составления карт биогеографических зон, оценки состояния коралловых рифов и анализа донных осадков.
🔷 В
рыболовстве машинное обучение помогает отслеживать популяции рыб и предсказывать их миграцию, сочетая экологические и экономические факторы в предсказательных моделях. Это важно и для отслеживания популяций рыб в природе, и для организации эффективного, но безопасного для экосистемы промышленного рыболовства.
🧊 Задачи гляциологии (науки о ледниках) 🔷 Картирование ледников сталкивается с трудностями из-за изменяющихся климатических условий и различий в данных, полученных с разных спутников. Однако ML-модели, комбинирующие многолетние разнородные данные, позволяют более точно анализировать эволюцию ледников.
🔷 Дифференциация льда и снега, а также моделирование динамики льдов пока находятся на ранней стадии развития в ИИ-исследованиях, но уже сейчас разработанные алгоритмы демонстрируют высокую точность.
Например, ученые Университета Лозанны
создали модель глубокого обучения, которая позволила предсказывать толщину ледников с разрешением 300 метров, что в несколько раз превосходит точность предыдущих методов.
Машинное обучение радикально меняет морскую науку, позволяя анализировать огромные массивы данных. К сожалению, чем больше мы узнаем с помощью новых технологий, тем более тревожной становится картина. Анализ с использованием ИИ показывает, что состояние ледников и океанов ухудшается быстрее, чем предполагалось ранее. Человеческая деятельность ускоряет процессы, ранее считавшиеся стабильными. Новые инструменты не только дают нам беспрецедентные возможности оценить масштаб разрушений, но и требуют от нас решительных действий.
#openbio_ml #openbio_science
📌 Машинное обучение в биологии и биомедицине | OpenBio.Edu — подписывайтесь!
