Дроны с искусственным интеллектом могут сообщать командам людей, где найти морской мусор
Национальные центры изучения прибрежных океанов (NCCOS) NOAA (Национальное управление океанических и атмосферных исследований), Университет штата Орегон и их партнеры разрабатывают систему машинного обучения на основе дронов для обнаружения и идентификации морского мусора вдоль побережья.
В декабре 2021 года исследователи использовали пляжи недалеко от Корпус-Кристи (штат Техас) для оценки устройств системы и уточнения методов обнаружения. Исследовательский проект начался в июне 2020 года и продлится до конца мая 2022 года.
Морской мусор представляет собой глобальную проблему, которая угрожает окружающей среде, безопасности судоходства, прибрежной экономике и, возможно, здоровью человека. Быстрое и точное обнаружение и идентификация мусора является ключом к действиям по очистке и реагированию, которые могут предотвратить эти воздействия. Эту возможность предлагают беспилотные авиационные системы или дроны.
Поляризованный свет (излучение, волны которого колеблются в одной плоскости), отраженный от искусственных объектов, часто отличается от света природных объектов, таких как растительность, почва и камни. Установка поляриметрической камеры на дрон может улучшить обнаружение мусора с воздуха. Исследователи протестировали такую камеру как на земле, так и с помощью береговой охраны США с вертолета.
Полет на вертолете позволил команде имитировать высоту, на которой будет летать беспилотная система, и смоделировать, что произойдет, если дрон использует поляриметрическую камеру. Затем команда обучила компьютерную программу с машинным обучением находить и классифицировать мусор на собранных изображениях.
После полного ввода в эксплуатацию данные, собранные системой машинного обучения на основе дронов, будут использоваться для создания карт, показывающих, где сосредоточен морской мусор вдоль побережья, для руководства усилиями по быстрому реагированию и удалению.
Исследователи предоставят персоналу программы NOAA по морскому мусору обучение использованию новой системы, а также руководство по стандартным операционным процедурам. Этот проект является результатом сотрудничества NCCOS, программы NOAA по морскому мусору, Университета штата Орегон, ORBTL.AI и Genwest Systems.
А что касается обнаружения плавающих морских обломков, стоит отметить, что исследователи из Барселонского университета еще в прошлом году разработали систему на основе искусственного интеллекта, которая позволяет дронам делать и это.
Поскольку миллионы тонн пластика каждый день смываются в океан, у ученых не остается времени на то, чтобы следить за его местонахождением, но они могут получить в свое распоряжение новый полезный инструмент. Исследователи из Университета Барселоны в феврале 2021 года разработали алгоритм, который может обнаруживать и количественно определять морской мусор с помощью аэрофотоснимков, и они надеются, что он сможет работать с дронами для автономного сканирования морей и оценки ущерба.
Подвести итоги мировой проблемы пластикового загрязнения — сложная задача, поскольку каждый день все большее его количество попадает в океан и разбивается на более мелкие фрагменты, которые трудно отследить. Команда Университета Барселоны нацелилась на эти части, плавающие на поверхности, надеясь улучшить существующие методы отслеживания их распределения, которые включают в себя изучение повреждений от самолетов и лодок.
Интересным примером этого является работа, проведенная в рамках проекта «Очистка океана», в ходе которого исследовательские суда отправились в Большое тихоокеанское мусорное пятно и пролетели над ним на самолетах, оснащенных датчиками и системами визуализации. Они продемонстрировали способ сделать это, используя инфракрасное излучение, чтобы отличить кусочки пластика, кружащиеся в океане, от другого океанского мусора.
Вместо этого команда Университета Барселоны обратилась к методам глубокого обучения, чтобы проанализировать более 3800 аэрофотоснимков Средиземного моря у побережья Каталонии. Обучив алгоритм на этих фотографиях и используя нейронные сети для повышения его точности с течением времени, команда получила инструмент искусственного интеллекта, который мог надежно обнаруживать и количественно определять пластик, плавающий на поверхности.
«Большое количество изображений морской поверхности, полученных дронами и самолетами в ходе кампаний по мониторингу морского мусора, а также в ходе экспериментальных исследований с известными плавучими объектами, позволило нам разработать и протестировать новый алгоритм, который достигает 80% точности в удаленном обнаружении плавающего морского макромусора»
Инструмент может анализировать изображения по отдельности или сортировать их по разным сегментам, подсчитывая количество мусора в каждом разделе, чтобы дать оценку плотности. Система представляет собой веб-приложение с открытым доступом, доступное профессионалам в этой области, но команда рассчитывает разработать версию, которая может работать с дронами, чтобы полностью автоматизировать процесс.
«Методы автоматической аэрофотосъемки в сочетании с аналитическими алгоритмами являются более эффективными протоколами для контроля и изучения такого рода загрязнителей»
