ИИ отследит чистоту озера Байкал
Фото: пресс-служба Яндекс
Нейросеть способна анализировать чистоту воды озера Байкал с точностью, близкой к результатам опытных гидробиологов. Это открывает дорогу к применению технологии в программах экологического мониторинга.
Главное преимущество ИИ — скорость. Там, где специалисту требуется несколько дней кропотливой работы под микроскопом для обработки одной партии проб, система справляется за пару часов. Разработка функционирует на инфраструктуре Yandex Cloud; над созданием технологии совместно работали Центр технологий для общества Яндекса, MaritimeAI и фонд «Озеро Байкал».
С 2022 года распознавание снимков с микроскопа доверили нейросети. За прошедшее время она проанализировала свыше 250 тысяч изображений, полученных из 811 проб, и вышла на 87% точности.
Важно, что внедрение технологии не потребовало менять устоявшуюся десятилетиями методику сбора и обработки проб — а значит, новые данные остаются сопоставимы с историческими наблюдениями. При этом нагрузка на квалифицированных гидробиологов заметно снизилась: теперь они подключаются лишь к сложным или нетипичным случаям, включая обнаружение новых видов микроорганизмов.
«Современные методы машинного зрения позволили вывести программу мониторинга Байкала на новый технологический уровень, сохранив научную преемственность многолетних наблюдений. Компьютерное зрение берёт на себя обработку больших массивов данных и передаёт специалистам только сложные случаи. Такой подход помогает быстрее выявлять изменения в структуре сообществ зоопланктона и точнее оценивать состояние экосистемы озера», — рассказал директор НИИ биологии озера Байкал ИГУ, доктор биологических наук Максим Тимофеев.
Зоопланктон считается одним из ключевых индикаторов состояния байкальской экосистемы: по его видовому составу и численности ученые оценивают, как на озеро влияют природные, климатические и антропогенные факторы. Следующим шагом команда проекта рассматривает применение компьютерного зрения для анализа микропластика в пробах воды.
Ранее, в 2022 году, Yandex Cloud открыла публичный доступ к датасетам, обученным моделям и документации проекта — этими материалами могут пользоваться биологи и ML-специалисты по всему миру для создания собственных систем мониторинга водоемов.
