Система искусственного интеллекта, разработанная в EPFL, может создавать 3D-карты коралловых рифов на основе видеозаписи всего за несколько минут. Это знаменует собой большой шаг вперед в возможностях глубоководных исследований и сохранения для таких организаций, как Транснациональный центр Красного моря (TRSC).

Кораллы часто служат красочным фоном для фотографий мерцающих рыб, пойманных дайверами-любителями. Но они также находятся в центре внимания многих ученых из-за их экологической важности.

Кораллы — морские беспозвоночные с экзоскелетом из карбоната кальция — являются одними из самых разнообразных экосистем на Земле: несмотря на то, что они занимают менее 0,1% поверхности океана, они обеспечивают убежище и среду обитания почти для одной трети известных морских видов. Их воздействие также распространяется на население многих стран мира.

По данным исследования Национального управления океанических и атмосферных исследований США, до полумиллиарда человек во всем мире зависят от коралловых рифов как источника продовольственной безопасности и доходов от туризма. Но кораллы мира находятся под угрозой из-за повышения температуры моря и местного антропогенного загрязнения, которое приводит к их обесцвечиванию и гибели.

В ответ такие организации, как TRSC, проводят углубленные исследования, пытаясь раскрыть секреты видов кораллов, обитающих в Красном море, которые обладают уникальной устойчивостью к стрессу, связанному с климатом. Эта инициатива под руководством EPFL послужила испытательным полигоном для DeepReefMap, системы искусственного интеллекта, разработанной в Лаборатории экологических вычислений и наблюдения за Землей (ECEO) Школы архитектуры, гражданского строительства и экологической инженерии EPFL (ENAC).

Система может всего за несколько минут создать трехмерные карты коралловых рифов на несколько сотен метров на основе подводных изображений, снятых коммерчески доступными камерами. Он также может классифицировать кораллы, распознавая определенные особенности и характеристики.

«Благодаря этой новой системе каждый может принять участие в составлении карты коралловых рифов мира », — говорит координатор проектов TRSC Сэмюэл Гардас. «Это действительно подстегнет исследования в этой области за счет сокращения рабочей нагрузки, количества оборудования и логистики, а также затрат, связанных с ИТ». Исследование подробно описано в статье, опубликованной сегодня в журнале «Методы экологии и эволюции».

Местные дайверы могут легко собирать данные во время плавания

Получить 3D-изображение кораллового рифа традиционными методами непросто: дорогостоящие и трудоемкие реконструкции основаны на нескольких сотнях изображений одного и того же участка рифа очень ограниченного размера (всего несколько десятков метров), взятых из множества разных опорных точек, и требуют работа специалиста по получению.

Эти факторы серьезно ограничивают применение этих методов в странах, не имеющих необходимого технического опыта, и препятствуют мониторингу больших участков рифов (сотни метров и даже километры).

Но система на основе искусственного интеллекта, разработанная в EPFL, означает, что данные теперь могут собирать дайверы-любители: оснащенные стандартным снаряжением для дайвинга и имеющейся в продаже камерой, они могут медленно плавать над рифом на несколько сотен метров, снимая кадры на ходу. Единственными ограничениями являются время автономной работы камеры и количество воздуха в баллоне дайвера.

Чтобы захватывать изображения на более широкой территории, исследователи EPFL разработали конструкцию из ПВХ, в которой размещены шесть камер — три направлены вперед и три — назад, расположенные на расстоянии одного метра друг от друга, — которыми может управлять один человек. Аппарат предлагает недорогой вариант для местных дайв-команд, которые часто работают с ограниченным бюджетом.

«Настоящая революция в мире сохранения экосистем», — говорит Гильем Банк-Пранди, научный сотрудник лаборатории биологической геохимии EPFL и научный директор TRSC.

Как только отснятый материал будет загружен, DeepReefMap приступит к работе. У этой быстрой и гибкой системы нет проблем с плохим освещением, дифракцией и каустическими эффектами, типичными для подводных изображений, поскольку глубокие нейронные сети учатся адаптироваться к этим условиям, которые неоптимальны для алгоритмов компьютерного зрения.

Существующие программы 3D-картографии имеют ряд недостатков. Они работают надежно только при точных условиях освещения и с изображениями высокого разрешения. «Они также ограничены в масштабе: при разрешении, позволяющем идентифицировать отдельные кораллы, самые большие 3D-карты имеют длину несколько метров, что требует огромного количества времени на обработку», — объясняет Девис Туйа, профессор ECEO. «С DeepReefMap мы ограничены только тем, как долго дайвер может оставаться под водой».

Классификация кораллов по состоянию здоровья и форме

Исследователи также облегчили жизнь полевым биологам, включив алгоритмы семантической сегментации, которые могут классифицировать и количественно оценивать кораллы по двум характеристикам: состояние здоровья — от очень яркого цвета (что указывает на хорошее здоровье) до белого цвета (указывающего на обесцвечивание) и покрытого водорослями (обозначающего смерть). — и форму, используя международно признанную шкалу для классификации типов кораллов, наиболее часто встречающихся на мелких рифах Красного моря (ветвистые, валунные, пластинчатые и мягкие).

«Наша цель состояла в том, чтобы разработать систему, которая окажется полезной для ученых, работающих в этой области, и которую можно будет быстро и широко внедрить», — говорит Джонатан Саудер, который работал над разработкой DeepReefMap для своей докторской диссертации. Тезис.

«Например, в Джибути протяженность береговой линии составляет 400 км. Наш метод не требует дорогостоящего оборудования. Все, что для этого требуется, — это компьютер с базовым графическим процессором. Семантическая сегментация и 3D-реконструкция происходят с той же скоростью, что и воспроизведение видео.»

На пути к цифровому двойнику рифа

«Систему настолько легко внедрить, что мы сможем отслеживать, как рифы изменяются с течением времени, чтобы определить приоритетные охраняемые территории», — говорит Гильем Банк-Пранди, постдок в Лаборатории биологической геохимии (LGB) EPFL. «Наличие точных данных о численности и здоровье кораллов является ключом к пониманию временной динамики».

Новая технология 3D-картографии даст ученым отправную точку для добавления других данных, таких как разнообразие и богатство видов рифов, популяционная генетика, адаптационный потенциал кораллов к более теплым водам, локальное загрязнение рифов, в процессе, который в конечном итоге может привести к созданию полноценного цифрового двойника.

DeepReefMap также можно использовать в мангровых зарослях и других мелководных средах обитания, а также служить ориентиром при исследовании более глубоких морских экосистем. «Возможность реконструкции, встроенная в нашу систему искусственного интеллекта, может быть легко использована в других условиях, хотя потребуется время, чтобы научить нейронные сети классифицировать виды в новых средах», — говорит Туйа.