Nowy system oparty na sztucznej inteligencji, opracowany przez naukowców ze szwajcarskiego instytutu badawczego EPFL, może zrewolucjonizować sposób tworzenia map raf koralowych, umożliwiając ich szybsze i łatwiejsze tworzenie niż kiedykolwiek wcześniej.
Technologia, znana jako DeepReefMap, może okazać się kluczowym narzędziem w ochronie zagrożonych raf koralowych, dając naukowcom możliwość ich badania zarówno w terenie, jak i w laboratoriach.
Do tej pory, aby uzyskać trójwymiarową mapę rafy koralowej, specjalnie przeszkoleni nurkowie musieli wykonać setki zdjęć pod różnymi kątami, poruszając się po fragmencie rafy. Proces ten był czasochłonny i wymagał dużej mocy obliczeniowej do połączenia obrazów w jedną mapę 3D, która zazwyczaj obejmowała tylko niewielką część rafy.
DeepReefMap zmienia ten stan rzeczy, umożliwiając jednemu nurkowi amatorowi, wyposażonemu w standardową kamerę sportową, mapowanie setek metrów rafy jednocześnie. Ograniczenia wynikają jedynie z żywotności baterii kamery i zapasu powietrza dla nurka.
Podczas gdy nurek przepływa nad rafą, nagrywa materiał wideo kamerą skierowaną w dół, rejestrując obrazy koralowców z ciągle zmieniającej się perspektywy. Następnie, materiał wideo jest przetwarzany przez oprogramowanie DeepReefMap, które za pomocą algorytmów głębokiego uczenia się konwertuje wideo na jedno, złożone zdjęcie 3D, dostępne do oglądania z każdego punktu, z którego pochodziły oryginalne obrazy.
System ten jest również zdolny do kompensowania słabego oświetlenia i przejrzystości wody, które są powszechne w fotografii podwodnej, podczas gdy tradycyjne metody mapowania raf wymagają jasno oświetlonych i wysokorozdzielczych obrazów. Ponadto, DeepReefMap może oceniać stan koralowców i klasyfikować je według gatunków na podstawie ich kształtu.
W testach terenowych przeprowadzonych w Zatoce Akaba na Morzu Czerwonym nurek potrzebował zaledwie pięciu minut, aby zarejestrować 100-metrowy odcinek rafy. Kolejne pięć minut było potrzebne DeepReefMap do przekształcenia tego materiału w mapę.
Do mapowania większych obszarów rafy można wykorzystać wiele kamer zamontowanych na jednym urządzeniu niesionym przez nurka. W eksperymentach na Morzu Czerwonym naukowcy użyli sześciu kamer GoPro Hero 10 zamocowanych na lekkiej ramie z rur PCV, rozmieszczonych w odległości około 1 metra od siebie, z trzema kamerami skierowanymi do przodu i trzema do tyłu. Rozdzielczość 1080p/30fps okazała się wystarczająca na potrzeby algorytmu.
Artykuł na temat badań został opublikowany w czasopiśmie Methods in Ecology and Evolution.
Źródło: EPFL