Нейросети меняют экологический мониторинг Байкала
Озеро Байкал – важнейший объект экологического мониторинга. За его состоянием более восьми десятилетий следят ученые. С 2022 года им помогает искусственный интеллект.
Российские исследователи из Иркутского государственного университета совместно с Yandex Cloud разработали систему автоматического анализа качества воды с помощью машинного обучения. Алгоритм распознает микроорганизмы в пробах, по которым можно оценить экологическое состояние самого глубокого озера планеты и выявить угрозы для его хрупкой экосистемы.
На счету каждый планктон
Мониторинг качества воды Байкала в рамках программы «Точка №1» ученые ведут с 1945 года. Специалисты НИИ биологии Иркутского государственного университета регулярно берут пробы воды с одной точки озера на глубине до 250 метров. До недавнего времени более 400 видов байкальского планктона приходилось различать вручную. С 2022 года фото проб воды с микроскопов специалисты загружают в Yandex Cloud, где их анализирует нейросеть.
Она обучена на почти 20 тысячах изображений и распознает около 70 видов планктона – ключевых индикаторов состояния воды. Раньше такой анализ требовал долгих лабораторных исследований, теперь же процесс занимает минуты. Точность обнаружения организмов достигла 87%, а главное – статистически значимых расхождений между выводами ИИ и кропотливым ручным анализом ученых не выявлено. Помимо этого, технология автоматически заносит всю информацию в отчетные карточки, сокращая ручной труд на 80%.
Здоровые озера
Байкальская нейросеть работает с данными самой старой непрерывной программы экологического наблюдения, сохраняя сопоставимость с историческими данными. На сегодняшний день система уже переработала более 250 тысяч изображений из 811 проб воды, доказав свою состоятельность.
Байкал – 20% мировых запасов пресной воды, и его загрязнение может иметь катастрофические последствия. Новую нейросеть планируют интегрировать с цифровым двойником Байкала. Ученые из 16 российских институтов работают над масштабной моделью, которая позволит прогнозировать изменения экосистемы и тестировать меры по ее защите. Например, виртуальная копия даст рекомендации о том, где лучше прокладывать дороги и как регулировать выбросы промышленных предприятий.
Проект можно масштабировать: в России – на озера Карелии, Урала, Дальнего Востока, на экспорт – в страны с крупными водоемами (Канада, Финляндия, Китай). Датасеты и модели машинного обучения выложены в открытый доступ. Ученые и разработчики из любых стран могут использовать наработки российских коллег для создания систем мониторинга своих озер, рек и морских акваторий.
Экоконтроль с ИИ
Уже в ближайшие годы ИИ может стать основой для «умного озера» – системы с датчиками, AI-анализом и визуализацией данных в реальном времени. А интеграция с цифровым двойником позволит моделировать экологические сценарии, например, последствия климатических изменений или антропогенного воздействия.
Нейросеть будет адаптирована для других водоемов. Для этого придется дообучить модели, ведь состав планктона, условия съемки и методы пробоподготовки везде различны.
«Несмотря на то, что фитопланктон Байкала – это эндемики, но нейросети уже пользуются большим спросом, в том числе и у наших международных коллег, которые запрашивают доступ, чтобы использовать в изучении своих водоемов», – отмечает директор по национальным и стратегическим проектам Yandex Cloud Анна Лемякина.
Российские исследователи уже рассматривают ИИ как эффективный инструмент для прогнозирования распространения загрязнений и выявления вероятных источников сбросов. В скором будущем нейросеть начнет искать микропластик. Сочетание машинного обучения, облачных вычислений и науки открывает новые возможности не только для Байкала, но и для всей планеты.
