Mercan Resiflerinin Sağlığını İzlemek ve Okyanus Çöp Kirliliğini Tespit Etmek İçin Yapay Zeka Kullanıldı

Intel yakın zamanda Accenture ve Sulubaaï Çevre Vakfı ile işbirliği yaparak hassas deniz yaşam alanlarını, mercan resifleri gibi yaşam alanlarını analiz etmeyi ve korumayı amaçlayan yapay zeka odaklı bir veri toplama platformu oluşturdu.

İklim değişikliği, kirlilik ve aşırı avlanmanın birleşimi dünya okyanuslarına, özellikle de mercan resiflerine zarar veriyor. Dünyanın dört bir yanındaki mercan resifleri, kitlesel ölümler ve mercan ağartması gibi sorunlar yaşıyor. Bilim adamları ve korumacılar mercan resiflerini korumanın ve iyileşmelerine yardımcı olmanın yollarını arıyorlar. Mercan resiflerini desteklemek için planlar tasarlamak veri gerektirir, ve Engadget'in bildirdiği gibiIntel, CORaiL platformunu oluşturmak için iki çevre vakfı ile ortaklık kurdu. CORaiL'in amacı mercan resifleri ve diğer deniz habitatları hakkında bilgi toplamak ve araştırmacılara hassas deniz ekosistemlerini korumada hangi stratejilerin etkili olabileceğini belirlemek için ihtiyaç duydukları verileri sağlamak olacak. Accenture İletişim, Medya ve Teknoloji bölümünün genel müdürü Jason Michell'in bir blog yazısında açıkladığı gibi:

“Yapay zeka, toplumun en can sıkıcı sorunlarından bazılarını çözmek için benzeri görülmemiş fırsatlar sunuyor. Bu "Toplumsal iyilik için yapay zeka" projesi için kurumsal ve sosyal ortaklardan oluşan ekosistemimiz, olumlu bir çevresel etki yaratmak için sayıların gücü olduğunu kanıtlıyor."

Geçen yılın Mayıs ayında, üç kuruluştan araştırmacı ve mühendislerden oluşan ekip, Filipinler'in Pangatalan Adası yakınlarında bulunan resifler boyunca beton yapılar inşa etti. Beton yığınlar, mercan ekosistemlerinde yaşayan canlılar için yeni yaşam alanlarına dönüşebilen canlı mercan bölümleri içeriyordu. Ayrıca araştırmacılar, mercan ve çevredeki ortam hakkında veri toplayabilmeleri için yapıların yakınına su altına video kameralar yerleştirdiler. Kameralar, Accenture tarafından geliştirilen yapay zeka odaklı bir video analiz sisteminden yararlandı ve kameralar, araştırmacıların minimal invaziv yöntemlerle resifler hakkında veri toplamasına olanak sağladı.

Accenture'ın AI video analiz sistemi, araştırmacıların suda fiziksel olarak bulunmalarına gerek kalmadan mercan ortamlarından gerçek zamanlı video verileri toplamasına olanak tanır. Pek çok dalgıç mercan resiflerinin görüntülerini toplarken, bu durum seyahat masraflarını karşılar ve dalgıçların bölgedeki yaban hayatına müdahale etme olasılığını ortaya çıkarır. AI video platformu, araştırma ekipleri için veri toplama ve analizinin çoğunu yapıyor, sürekli olarak değişim ortamını izliyor ve araştırmacıların az çok gerçek zamanlı olarak analiz yapmasına izin veriyor.

Geçtiğimiz yıl boyunca, CORaiL analiz için yaklaşık 40,000 görüntü topladı ve görüntüler, araştırmacıların değişen çevresel koşullara yanıt olarak mercan resiflerinin nasıl değiştiğini analiz etmesine şimdiden yardımcı oluyor. Bu arada, kooperatif çabasındaki mühendisler şimdiden CORaiL sisteminin yeni nesli üzerinde çalışıyorlar. Bir sonraki prop tipi, bir yedek güç kaynağı ve optimize edilmiş bir dizi evrişimli sinir ağı içerecektir. CORaiL'in yeni sürümleri, tropikal balıkların soğuk sularda nasıl göç ettiğini incelemek veya resif koruma emirlerini ihlal edenleri izlemek gibi mercanları incelemek dışındaki görevler için kullanılabilir.

CORaiL, okyanusları korumak amacıyla yapay zekadan yararlanan tek yeni proje değil. Birleşik Krallık'taki Plymouth Deniz Laboratuvarı'ndan araştırmacılar tarafından tasarlanan yeni bir AI sistemi okyanustaki plastik kirliliğini izler uydu görüntülerinin analizi yoluyla. AI sistemi, Avrupa Uzay Ajansı'nın (ESA) uyduları tarafından toplanan görüntüleri analiz eder ve çöp tarafından üretilen "spektral imzayı" (çöp tarafından emilen ve yansıtılan ışık modelleri) analiz ederek büyük yüzen enkaz parçalarını bulur. Eğitimden sonra AI, Vietnam, Kanada, Gana ve İskoçya'dan deniz görüntüleri üzerinde test edildiğinde çok sayıda farklı nesneyi tanıyabildi. Yapay zekanın, çöpü doğal nesnelerden ayırt ederken yaklaşık %86 doğruluk elde ettiği bildirildi.

Araştırmaya katılan bilim adamlarına göre, deneyleri plastik kirliliğinin uydularla ilk kez takip edildiğini gösteriyor. Araştırma ekibi, tekniği geliştirmek ve nehirlerdeki ve kıyı bölgelerindeki çöp parçalarını tespit etmesini sağlamak istiyor.