Ученые создают нейросеть для оценки здоровья Байкала

Команда ученых и разработчиков создаст нейросетевой алгоритм для мониторинга экосистемы Байкала, который будет анализировать пробы воды, а также распознавать и классифицировать содержащиеся в ней микроорганизмы. В настоящее время исследователям приходится различать более 400 видов байкальского планктона и систематизировать данные вручную.

Epishura baicalensis

Нейросеть разрабатывают в рамках проекта экологического мониторинга Байкала «Точка №1», суть которого состоит в регулярном анализе фито- и зоопланктона в воде озера. Алгоритм позволит автоматизировать анализ планктона и масштабировать проект с помощью новых точек наблюдения.

В работе нейросетью участвуют специалисты НИИ биологии Иркутского государственного университета, разработчики моделей искусственного интеллекта для изучения морских экосистем MaritimeAI, команда облачной платформы Yandex.Cloud и Фонда поддержки прикладных экологических разработок и исследований «Озеро Байкал».

Команда из НИИ биологии ИГУ предоставила более 1 тысячи снимков каждого вида планктона. На основе этих данных команда Maritime AI создаст механизм классификации видов планктона с использованием Yandex DataSphere — сервиса Yandex.Cloud для анализа данных, разработки и эксплуатации моделей машинного обучения. Изображения микроорганизмов будут передаваться в облако Яндекса с микроскопов лаборатории НИИ биологии ИГУ, а затем алгоритм будет определять видовую принадлежность планктонных частиц. Ожидается, что он сможет правильно выявлять до 99 % всех видов планктона, а специалисты института биологии будут контролировать качество этой работы.

Рабочий прототип системы представят этим летом.

Проект «Точка №1» существует с 1945 года. Он входит в Книгу рекордов России как самый длительный проект регулярного экологического мониторинга в истории науки. Каждые 7–10 дней ученые берут пробы воды с глубин от 0 до 800 метров, чтобы отслеживать состояние экосистемы Байкала и прогнозировать ее развитие. Однако в последние годы проект оказался под угрозой закрытия из-за того, что методика распознавания данных устарела. Тогда его участники решили создать интеллектуальную систему цифровой поддержки процесса анализа проб с использованием технологии искусственного интеллекта.

В Yandex.Cloud отмечают, что предложили ученым применить новый сервис DataSphere, чтобы облегчить их работу. В Maritime AI пояснили, что будут использовать высокопроизводительные виртуальные машины с 4–8 GPU, благодаря чему время обучения алгоритмов сократилось с часов до минут. Кроме того, исследователи задействуют сервис Яндекс.Толока.

В марте заработал установленный на дне Байкала глубоководный нейтринный телескоп Baikal-GVD. Он позволит ученым регистрировать частицы космического происхождения нового класса — астрофизические нейтрино.

Источник

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

Кнопка «Наверх»