Systém umělé inteligence vyvinutý na EPFL, veřejné výzkumné univerzitě ve švýcarském Lausanne, údajně dokáže vytvořit podrobné 3D mapy korálových útesů i z diskutabilně osvětlených videozáznamů amatérských potápěčů – během několika minut.
Data potřebná pro systém DeepReefMap může sbírat kdokoli vybavený standardním potápěčským vybavením a komerčně dostupnou kamerou.
Jediné, co musí udělat, je plavat pomalu nad útesem několik set metrů a zachycovat video záběry pohledu pod nimi, jak jdou.
Jedinými limity jsou výdrž baterie fotoaparátu a množství vzduchu v potápěčově nádrži, říká EPFL a tvrdí, že vývoj znamená „velký skok vpřed v hlubinném průzkumu a schopnostech ochrany pro organizace, jako je Transnational Red Sea Center (TRSC). )“ – vědecký výzkumný orgán, který od roku 2019 hostí EPFL.
TRSC provádí hloubkové studie o těch druzích korálů Rudého moře, které se ukázaly jako nejodolnější vůči stresu souvisejícímu s klimatem, přičemž jeho iniciativa také slouží jako testovací základna pro systém DeepReefMap.
Mapy během okamžiku
DeepReefMap, který byl vyvinut v Environmental Computational Science & Earth Observation Laboratory (ECEO) v rámci školy architektury, civilního a environmentálního inženýrství EPFL (ENAC), má schopnost během okamžiku vytvořit několik set metrů 3D útesových map.
Nejen to, ale také dokáže rozpoznat charakteristické rysy a vlastnosti korálů a klasifikovat je
„S tímto novým systémem může kdokoli hrát roli při mapování světových korálových útesů,“ říká koordinátor projektů TRSC Samuel Gardaz. "Opravdu to podnítí výzkum v této oblasti snížením pracovní zátěže, množství vybavení a logistiky a nákladů souvisejících s IT."
Získání 3D map korálových útesů pomocí konvenčních metod se v minulosti ukázalo jako náročné a nákladné, říká EPFL.
Výpočetně náročné rekonstrukce jsou založeny na několika stovkách snímků stejné části útesu velmi omezené velikosti (několik desítek metrů) pořízených z mnoha různých referenčních bodů a pouze specializovaní potápěči byli schopni takové snímky získat.
Tyto faktory výrazně omezily zakreslování korálových útesů v částech světa, které postrádaly potřebné technické znalosti, a odrazovaly od monitorování rozsáhlých útesů pokrývajících kilometry nebo dokonce stovky metrů.
Pole šesti kamer
Zatímco data o malých útesech mohou amatérští potápěči snadno zachytit pro DeepReefMap, výzkumníci EPFL vyvinuli konstrukci z PVC, která pojme šest kamer – tři směřující dopředu a tři dozadu, aby získali data z širší oblasti. Kamery jsou od sebe vzdáleny 1 m a zařízení stále ovládá jeden potápěč.
Říká se, že toto pole šesti kamer nabízí nízkonákladovou možnost pro místní potápěčské týmy pracující s omezeným rozpočtem.
Jakmile jsou záběry nahrány, DeepReefMap prý nemá problém se špatným osvětlením nebo difrakcí a žíravými efekty, které se často vyskytují na podvodních snímcích.
"Hluboké neuronové sítě se učí přizpůsobovat se těmto podmínkám, které nejsou optimální pro algoritmy počítačového vidění."
Stávající 3D mapovací programy fungují spolehlivě pouze za přesných světelných podmínek a s obrázky ve vysokém rozlišení a podle profesora ECEO Devis Tuia jsou „také omezené, pokud jde o měřítko“.
„V rozlišení, kde lze identifikovat jednotlivé korály, jsou největší 3D mapy dlouhé několik metrů, což vyžaduje enormní množství času na zpracování,“ říká. "S DeepReefMap jsme omezeni pouze tím, jak dlouho může potápěč zůstat pod vodou."
Zdraví a tvar
Výzkumníci také tvrdí, že usnadnili život terénním biologům tím, že zahrnuli „algoritmy sémantické segmentace“, které dokážou klasifikovat a kvantifikovat korály podle dvou charakteristik.
První charakteristikou je zdraví – od vysoce barevné (naznačující dobré zdraví) až po bílou (indikující vybělení) a pokrytou řasami (označující smrt) – a druhou je tvar, pomocí mezinárodně uznávané stupnice ke klasifikaci typů korálů, které se nejčastěji vyskytují. v mělkých útesech Rudého moře (rozvětvené, balvanité, talířové a měkké).
„Naším cílem bylo vyvinout systém, který by se ukázal jako užitečný pro vědce pracující v této oblasti a který by bylo možné rychle a široce zavést,“ říká Jonathan Sauder, který pracoval na vývoji DeepReefMap pro svou dizertační práci.
„Džibutsko má například 400 km pobřeží. Naše metoda nevyžaduje žádný drahý hardware. Stačí k tomu počítač se základní grafickou procesorovou jednotkou. Sémantická segmentace a 3D rekonstrukce probíhají stejnou rychlostí jako přehrávání videa.“
Vědci se domnívají, že pomocí této technologie bude snadné sledovat, jak se útesy v průběhu času mění, a identifikovat prioritní chráněné oblasti.
Poskytne také vědcům výchozí bod pro přidávání dalších údajů, jako je rozmanitost a bohatost druhů útesů, populační genetika, adaptivní potenciál korálů na teplejší vody a místní znečištění útesů. Tento proces by nakonec mohl vést k vytvoření úplného digitálního dvojčete útesu.
DeepReefMap by také mohla být použita v mangrovech a dalších mělkých vodních stanovištích a sloužit jako průvodce při průzkumu hlubších mořských ekosystémů, říká EPFL.
„Schopnost rekonstrukce zabudovaná do našeho systému umělé inteligence by mohla být snadno využita v jiných prostředích, i když trénování neuronových sítí pro klasifikaci druhů v nových prostředích bude nějakou dobu trvat,“ říká Tuia.
Mapování vraků?
"Neočekávám, že komerční využití (jak ve smyslu použití při komerčním potápění, tak i při prodeji produktu) brzy," řekl Jonathan Sauder. Divernet. „Metoda s největší pravděpodobností zůstane ve vývoji a brzy přijdou uživatelsky přívětivější verze s otevřeným zdrojovým kódem.
„3D vidění je žhavou oblastí ve výzkumu strojového učení / robotiky. Věci se pohybují extrémně rychle a očekávám, že mapování v reálném čase bude mít v příštích letech svůj „ChatGPT moment“ s náhlou širokou dostupností velmi silných algoritmů, poháněných velkými společnostmi se zdánlivě nekonečnými rozpočty na výzkum a inženýrství, ale my budeme vidět!"
Mohl by být systém přizpůsoben pro 3D mapování vraků lodí? „3D mapování je naučený algoritmus – to znamená, že se učí ze sady školicích videí.
V našem scénáři trénujeme mapovací systém na videích o útesech. Mám podezření, že právě teď by to fungovalo dobře na vraky lodí, ale mohlo by to fungovat mnohem lépe, kdyby se trénovalo na velkém množství videí z takových scén.
„Prozatím bych očekával, že nejlepší metodou pro získání skvělých 3D rekonstrukcí vraků lodí bude stále konvenční 3D mapovací pracovní postup pořizování mnoha fotografií ve vysokém rozlišení, výpočet pozic fotoaparátu pomocí softwaru Structure-from-Motion, jako je Agisoft Metashape nebo COLMAP a poté je potenciálně pěkně vykreslit jako Gaussův znak.“
V časopise byl nedávno publikován článek o výzkumu mapování útesů Metody V Ekologii A Evoluci.
Také na Divernetu: Světové korálové útesy jsou větší, než jsme si mysleli…, 10 způsobů, jak technologie zachraňuje korály, Hluboký korálový útes je nejznámější na světě, Grafy z 18. století odhalují úbytek korálů
