Последна актуализация на 4 април 2024 г. от Екипът на Divernet
За система с изкуствен интелект, разработена в EPFL, публичния изследователски университет в Лозана, Швейцария, се твърди, че може да създаде подробни 3D карти на коралови рифове дори от съмнително осветени видеозаписи на водолази аматьори – за няколко минути.
Данните, необходими за системата DeepReefMap, могат да бъдат събрани от всеки, оборудван със стандартна екипировка за гмуркане и налична в търговската мрежа камера.
Всичко, което трябва да направят, е да плуват бавно над риф в продължение на няколкостотин метра, заснемайки видеозаписи на гледката отдолу, докато вървят.
Единствените ограничения са животът на батерията на фотоапарата и количеството въздух в резервоара на водолаза, казва EPFL, твърдейки, че разработката бележи „голям скок напред в дълбоководните проучвания и способностите за опазване за организации като Транснационалния център на Червено море (TRSC )” – орган за научни изследвания, който се хоства от EPFL от 2019 г.
TRSC провежда задълбочени проучвания на тези видове корали в Червено море, които са се оказали най-устойчиви на стреса, свързан с климата, като инициативата му също служи като тестова площадка за системата DeepReefMap.
Карти за моменти
Разработен в Лабораторията за екологични изчислителни науки и наблюдение на Земята (ECEO) в рамките на Училището по архитектура, гражданско и екологично инженерство (ENAC) на EPFL, се казва, че DeepReefMap има силата да създаде няколкостотин метра 3D карти на рифове за моменти.
Не само това, но може също да разпознае отличителните черти и характеристики на коралите и да ги класифицира
„С тази нова система всеки може да участва в картографирането на световните коралови рифове“, казва координаторът на проектите TRSC Самуел Гардаз. „Това наистина ще стимулира изследванията в тази област чрез намаляване на натоварването, количеството оборудване и логистика, както и разходите, свързани с ИТ.“
Получаването на 3D карти на коралови рифове с помощта на конвенционални методи се оказа предизвикателство и скъпо в миналото, казва EPFL.
Интензивните изчислителни реконструкции се основават на няколкостотин изображения на една и съща част от риф с много ограничен размер (няколко десетки метра), взети от много различни референтни точки, и само специализирани водолази са успели да получат такива изображения.
Тези фактори силно ограничиха картографирането на коралови рифове в части на света, където липсва необходимата техническа експертиза, и обезсърчиха наблюдението на обширни рифове, покриващи километри или дори стотици метри.
Решетка от шест камери
Докато данни за малки рифове могат да бъдат заснети лесно за DeepReefMap от водолази аматьори, за да получат данни за по-широка област, изследователите на EPFL са разработили PVC структура, която държи шест камери – три обърнати напред и три назад. Камерите са разположени на 1 метър една от друга и настройката все още се управлява от един водолаз.
Твърди се, че този набор от шест камери предлага евтина опция за местни водолазни екипи, работещи с ограничени бюджети.
След като кадрите бъдат качени, се казва, че DeepReefMap няма проблем с лошо осветление или дифракция и каустични ефекти, които често се срещат в подводни изображения.
„Дълбоките невронни мрежи се научават да се адаптират към тези условия, които са неоптимални за алгоритмите за компютърно зрение“.
Съществуващите програми за 3D картографиране работят надеждно само при прецизни условия на осветление и с изображения с висока разделителна способност и „също са ограничени, когато става въпрос за мащаб“, според професора от ECEO Девис Туя.
„При разделителна способност, при която отделните корали могат да бъдат идентифицирани, най-големите 3D карти са с дължина няколко метра, което изисква огромно време за обработка“, казва той. „С DeepReefMap ние сме ограничени само от това колко дълго водолазът може да остане под вода.“
Здраве и форма
Изследователите също така твърдят, че са улеснили живота на теренните биолози, като са включили „алгоритми за семантично сегментиране“, които могат да класифицират и количествено определят коралите според две характеристики.
Първата характеристика е здраве – от силно цветно (предполагащо добро здраве) до бяло (показателно за избелване) и покрито с водорасли (означаващо смърт) – а втората е форма, като се използва международно призната скала за класифициране на най-често срещаните видове корали в плитките рифове на Червено море (разклонени, скални, плочи и меки).
„Нашата цел беше да разработим система, която да се окаже полезна за учените, работещи в областта, и която може да бъде разпространена бързо и широко“, казва Джонатан Саудър, който е работил по разработването на DeepReefMap за своята докторска дисертация.
„Джибути например има 400 км брегова линия. Нашият метод не изисква скъп хардуер. Всичко, което е необходимо, е компютър с основен графичен процесор. Семантичната сегментация и 3D реконструкцията се извършват със същата скорост като възпроизвеждането на видео."
Изследователите вярват, че с помощта на технологията ще стане лесно да се наблюдава как рифовете се променят с течение на времето, за да се идентифицират приоритетни зони за опазване.
Това също така ще даде на учените отправна точка за добавяне на други данни като разнообразие и богатство на рифови видове, популационна генетика, адаптивен потенциал на коралите към по-топли води и локално замърсяване в рифовете. Този процес може в крайна сметка да доведе до създаването на пълен цифров близнак на риф.
DeepReefMap може да се използва и в мангрови гори и други плитки водни местообитания и да служи като ръководство при изследването на по-дълбоките морски екосистеми, казва EPFL.
„Възможността за реконструкция, вградена в нашата AI система, може лесно да се използва в други настройки, въпреки че ще отнеме време, за да се обучат невронните мрежи да класифицират видовете в нови среди“, казва Туя.
Картографиране на корабокрушение?
„Не очаквам комерсиална употреба (както в смисъл на използване при търговско гмуркане, така и продажба на продукт) скоро“, каза Джонатан Саудър Дивернет. „Методът най-вероятно ще остане в процес на разработка, като скоро ще има по-удобни за потребителя версии с отворен код.
„3D визията е горещо поле в машинното обучение/изследванията в областта на роботиката. Нещата се развиват изключително бързо и очаквам картографирането в реално време да има своя „ChatGPT момент“ през следващите години, с внезапна широко разпространена наличност на много силни алгоритми, управлявани от големи компании с привидно безкрайни бюджети за изследвания и инженеринг, но ние ще виж!"
Може ли системата да бъде адаптирана за 3D картографиране на останки от кораби? „3D картографирането е научен алгоритъм – което означава, че се учи от набор от обучителни видеоклипове.
В нашия сценарий ние обучаваме системата за картографиране на видеоклипове за рифове. Подозирам, че точно сега ще работи добре при корабокрушения, но може да работи много по-добре, ако бъде обучен на голямо количество видеоклипове от такива сцени.
„Засега бих очаквал най-добрият метод за получаване на страхотни 3D реконструкции на корабокрушения все още да бъде конвенционален работен процес за 3D картографиране на заснемане на много снимки с висока разделителна способност, изчисляване на позите на камерата със софтуер Structure-from-Motion като Agisoft Metashape или COLMAP и след това потенциално да ги рендирате добре като Gaussian Splat.“
Наскоро в списанието беше публикувана статия за изследването на картографирането на рифове Методи в екологията и еволюцията.
Също в Divernet: Кораловите рифове в света са по-големи, отколкото си мислехме..., 10 начина, по които технологията спасява корали, Дълбокият коралов риф е най-големият известен в света, Графиките от 18-ти век разкриват загуба на корали
