Ученые из России и Норвегии создали ИИ для поиска океанических вихрей
Новый метод поможет изучить динамику вихревой активности на протяжении многих лет
Исследователи из Московского физико-технического института, ученые из Института физики атмосферы Российской академии наук и из Арктического университета Норвегии разработали нейросетевой метод для автоматического обнаружения и классификации океанических вихрей в прикромочной ледовой зоне Антарктики, которая считается одной из самых труднодоступных и динамичных зон Мирового океана.
Как рассказал старший научный сотрудник лаборатории арктической океанологии Московского физико-технического института Никита Сандалюк, эта зона ранее считалась слепой, так как у ученых не было инструментов для систематического изучения вихревых процессов в ней.
Поскольку имеющиеся методы спутниковых наблюдений не могут в полной мере помочь в изучении вихрей, зарождающихся и существующих у кромки льдов, исследователи предположили, что для этих целей можно использовать снимки высокого разрешения. А выявлять на снимках необходимые структуры помогут специальные ИИ-алгоритмы.
Нейросети для исследования Антарктики
Для обучения одной из самых передовых нейросетевых архитектур для распознавания объектов – алгоритма YOLOv11 – ученые использовали набор из 234 спутниковых снимков. Систему дополнили алгоритмом, способным разбивать большие снимки высокого разрешения на множество перекрывающихся фрагментов – они наиболее удобны для нейросетевого анализа.
Комбинация из этих алгоритмов позволяет выявлять океанические вихри у кромки льдов Антарктики с точностью в 78-83%.
