Дрони зі штучним інтелектом можуть повідомляти командам людей, де знайти морське сміття
Національні центри вивчення прибережних океанів (NCCOS) NOAA (Національне управління океанічних і атмосферних досліджень), Університет штату Орегон та їхні партнери розробляють систему машинного навчання на основі дронів для виявлення та ідентифікації морського сміття вздовж узбережжя.
У грудні 2021 року дослідники використовували пляжі поблизу Корпус-Крісті (штат Техас) для оцінки пристроїв системи та уточнення методів виявлення. Дослідницький проєкт розпочався у червні 2020 року і триватиме до кінця травня 2022 року.
Морське сміття є глобальною проблемою, яка загрожує навколишньому середовищу, безпеці судноплавства, прибережній економіці та, можливо, здоров'ю людей. Швидке й точне виявлення та ідентифікація сміття є ключем до дій з очищення та реагування, які можуть запобігти цим наслідкам. Цю можливість пропонують безпілотні авіаційні системи або дрони.
Поляризоване світло (випромінювання, хвилі якого коливаються в одній площині), відбите від штучних об'єктів, часто відрізняється від світла природних об'єктів, таких як рослинність, ґрунт і камені. Встановлення поляриметричної камери на дрон може покращити виявлення сміття з повітря. Дослідники протестували таку камеру як на землі, так і за допомогою берегової охорони США з вертольота.
Політ на вертольоті дозволив команді імітувати висоту, на якій літатиме безпілотна система, та змоделювати, що станеться, якщо дрон використовуватиме поляриметричну камеру. Потім команда навчила комп'ютерну програму машинного навчання знаходити та класифікувати сміття на зібраних зображеннях.
Після повного введення в експлуатацію дані, зібрані системою машинного навчання на основі дронів, використовуватимуться для створення карт, які показуватимуть, де зосереджено морське сміття вздовж узбережжя, щоб спрямовувати зусилля зі швидкого реагування та видалення.
Дослідники нададуть персоналу програми NOAA з морського сміття навчання використанню нової системи, а також посібник зі стандартних операційних процедур. Цей проєкт є результатом співпраці NCCOS, програми NOAA з морського сміття, Університету штату Орегон, ORBTL.AI та Genwest Systems.
Що ж стосується виявлення плаваючих морських уламків, варто зазначити, що дослідники з Барселонського університету ще минулого року розробили систему на основі штучного інтелекту, яка дозволяє дронам робити й це.
Оскільки мільйони тонн пластику щодня змиваються в океан, у вчених не залишається часу стежити за його місцезнаходженням, але вони можуть отримати новий корисний інструмент. Дослідники з Університету Барселони у лютому 2021 року розробили алгоритм, який може виявляти та кількісно визначати морське сміття за допомогою аерофотознімків, і вони сподіваються, що він зможе працювати з дронами для автономного сканування морів та оцінки збитків.
Підбити підсумки світової проблеми забруднення пластиком — складне завдання, оскільки щодня його все більше потрапляє в океан і розпадається на дрібніші фрагменти, які важко відстежити. Команда Університету Барселони зосередилася на цих частинах, що плавають на поверхні, сподіваючись покращити існуючі методи відстеження їхнього розподілу, які включають вивчення пошкоджень від літаків і човнів.
Цікавим прикладом цього є робота, проведена в рамках проєкту «Очищення океану», під час якого дослідницькі судна відправилися до Великого тихоокеанського сміттєвого плями і пролетіли над нею на літаках, оснащених датчиками та системами візуалізації. Вони продемонстрували спосіб зробити це, використовуючи інфрачервоне випромінювання, щоб відрізнити шматочки пластику, що кружляють в океані, від іншого океанського сміття.
Натомість команда Університету Барселони звернулася до методів глибокого навчання, щоб проаналізувати понад 3800 аерофотознімків Середземного моря біля узбережжя Каталонії. Навчивши алгоритм на цих фотографіях і використовуючи нейронні мережі для підвищення його точності з часом, команда отримала інструмент штучного інтелекту, який міг надійно виявляти та кількісно визначати пластик, що плаває на поверхні.
«Велика кількість зображень морської поверхні, отриманих дронами та літаками під час кампаній з моніторингу морського сміття, а також під час експериментальних досліджень з відомими плавучими об'єктами, дозволила нам розробити та протестувати новий алгоритм, який досягає 80% точності у дистанційному виявленні плаваючого морського макросміття»
Інструмент може аналізувати зображення окремо або сортувати їх за різними сегментами, підраховуючи кількість сміття в кожному розділі, щоб оцінити щільність. Система є веб-застосунком з відкритим доступом, доступним фахівцям у цій галузі, але команда планує розробити версію, яка може працювати з дронами, щоб повністю автоматизувати процес.
«Методи автоматичної аерофотозйомки в поєднанні з аналітичними алгоритмами є ефективнішими протоколами для контролю та вивчення такого роду забруднювачів»
