Trí tuệ nhân tạo được sử dụng để theo dõi sức khỏe của rạn san hô và phát hiện ô nhiễm rác thải đại dương

Intel (INTC ) gần đây đã hợp tác với Accenture và Quỹ Môi trường Sulubaaï để tạo ra một nền tảng thu thập dữ liệu được thúc đẩy bởi trí tuệ nhân tạo nhằm phân tích và bảo vệ các môi trường sống biển dễ bị tổn thương, như rạn san hô.

Sự kết hợp của biến đổi khí hậu, ô nhiễm và đánh bắt quá mức đã gây hại cho các đại dương trên thế giới, đặc biệt là rạn san hô. Rạn san hô trên toàn thế giới đang trải qua sự chết hàng loạt và các vấn đề như tẩy trắng san hô. Các nhà khoa học và nhà bảo tồn đang tìm cách bảo vệ rạn san hô và giúp chúng phục hồi. Thiết kế kế hoạch để hỗ trợ rạn san hô đòi hỏi phải có dữ liệu, và như Engadget đã báo cáo, Intel đã hợp tác với hai quỹ môi trường để tạo ra nền tảng CORaiL. Mục đích của CORaiL sẽ là thu thập thông tin về rạn san hô và các môi trường sống biển khác, cung cấp cho các nhà nghiên cứu dữ liệu họ cần để xác định các chiến lược có thể hiệu quả trong việc bảo vệ các hệ sinh thái biển dễ bị tổn thương. Như Jason Michell, giám đốc điều hành của Thực hành Truyền thông, Truyền thông và Công nghệ tại Accenture đã giải thích trong một bài đăng trên blog:

“Trí tuệ nhân tạo cung cấp những cơ hội chưa từng có để giải quyết một số vấn đề khó khăn nhất của xã hội. Hệ sinh thái của các đối tác doanh nghiệp và xã hội của chúng tôi cho dự án ‘Trí tuệ nhân tạo vì lợi ích xã hội’ này chứng minh rằng có sức mạnh trong số lượng để tạo ra tác động môi trường tích cực.”

Vào tháng 5 năm ngoái, nhóm các nhà nghiên cứu và kỹ sư từ ba tổ chức đã lắp đặt các cấu trúc bê tông dọc theo các rạn san hô gần Đảo Pangatalan của Philippines. Các khối bê tông chứa các phần của san hô sống có thể phát triển thành môi trường sống mới cho các sinh vật sống trong hệ sinh thái san hô. Ngoài ra, các nhà nghiên cứu đã đặt máy quay video dưới nước gần các cấu trúc để họ có thể thu thập dữ liệu về san hô và môi trường xung quanh. Các máy quay sử dụng hệ thống phân tích video được thúc đẩy bởi trí tuệ nhân tạo do Accenture phát triển, và các máy quay cho phép các nhà nghiên cứu thu thập dữ liệu về rạn san hô bằng phương pháp xâm lấn tối thiểu.

Hệ thống phân tích video trí tuệ nhân tạo của Accenture cho phép các nhà nghiên cứu thu thập dữ liệu video thời gian thực từ môi trường san hô, mà không cần phải có mặt vật lý trong nước. Trong khi nhiều thợ lặn thu thập cảnh quay của rạn san hô, điều này sẽ phát sinh chi phí du lịch và có khả năng các thợ lặn có thể can thiệp vào động vật hoang dã trong khu vực. Nền tảng video trí tuệ nhân tạo thực hiện phần lớn việc thu thập và phân tích dữ liệu cho các nhóm nghiên cứu, liên tục theo dõi môi trường để phát hiện sự thay đổi, và cho phép các nhà nghiên cứu phân tích gần như thời gian thực.

Trong suốt quá trình của năm qua, CORaiL đã thu thập khoảng 40.000 hình ảnh để phân tích, và các hình ảnh này đã giúp các nhà nghiên cứu phân tích cách rạn san hô thay đổi khi đáp ứng với các điều kiện môi trường thay đổi. Trong khi đó, các kỹ sư từ nỗ lực hợp tác đang làm việc trên thế hệ tiếp theo của hệ thống CORaiL. Kiểu mẫu tiếp theo sẽ bao gồm nguồn điện dự phòng và một loạt các mạng nơ-ron tích chập được tối ưu hóa. Các phiên bản mới của CORaiL có thể được sử dụng cho các nhiệm vụ khác ngoài việc nghiên cứu san hô, chẳng hạn như nghiên cứu cách cá nhiệt đới di chuyển qua nước lạnh hoặc theo dõi những người vi phạm lệnh bảo vệ rạn san hô.

CORaiL không phải là dự án mới duy nhất sử dụng trí tuệ nhân tạo với mục tiêu bảo vệ đại dương. Một hệ thống trí tuệ nhân tạo mới được thiết kế bởi các nhà nghiên cứu từ Phòng thí nghiệm Hải dương Plymouth ở Vương quốc Anh theo dõi ô nhiễm nhựa trong đại dương thông qua phân tích hình ảnh vệ tinh. Hệ thống trí tuệ nhân tạo phân tích hình ảnh được thu thập bởi các vệ tinh của Cơ quan Vũ trụ Châu Âu (ESA) và tìm thấy các mảnh vỡ lớn nổi trên mặt nước bằng cách phân tích “chữ ký quang phổ” được tạo ra bởi rác thải (mẫu ánh sáng được hấp thụ và phản xạ bởi rác thải). Sau khi được đào tạo, trí tuệ nhân tạo đã có thể nhận ra nhiều đối tượng khác nhau khi được thử nghiệm trên hình ảnh của biển từ Việt Nam, Canada, Ghana và Scotland. Trí tuệ nhân tạo được báo cáo đã đạt được độ chính xác khoảng 86% khi phân biệt rác thải với các đối tượng tự nhiên.

Theo các nhà khoa học tham gia vào nghiên cứu, thí nghiệm của họ đánh dấu lần đầu tiên ô nhiễm nhựa được theo dõi bằng vệ tinh. Nhóm nghiên cứu muốn cải thiện kỹ thuật và cho phép nó phát hiện các mảng rác thải trong sông và dọc theo các khu vực ven biển. Theo các nhà khoa học tham gia vào nghiên cứu, thí nghiệm của họ đánh dấu lần đầu tiên ô nhiễm nhựa được theo dõi bằng vệ tinh. Nhóm nghiên cứu muốn cải thiện kỹ thuật và cho phép nó phát hiện các mảng rác thải trong sông và dọc theo các khu vực ven biển.