Ученые использовали нейросеть для наблюдения за вихрями в водах Антарктики

Международная группа исследователей из МФТИ, Арктического университета Норвегии и Института физики атмосферы им. А.М. Обухова РАН представила уникальный нейросетевой метод, способный автоматически распознавать и классифицировать океанические вихри в ледяных прибрежных водах Антарктики — одной из самых труднодоступных зон планеты.

Южный океан, окружающий Антарктиду, играет решающую роль в климатической системе Земли. Именно здесь осуществляется интенсивный обмен теплом и газами между атмосферой и океаном, а тысячи вихрей разносят тепло, соли и питательные вещества на огромные расстояния. Особенно сложным для наблюдения остаётся участок у кромки льда — хаотичная смесь воды, снега и ледяных обломков, где вихри рождаются и исчезают, влияя на скорость таяния льда и обмен энергией между слоями.

Стандартные методы спутниковых наблюдений, такие как альтиметрия, оказались малоприменимы в этих условиях. Единственным надёжным инструментом остаются радиолокационные спутники, способные фиксировать поверхность океана даже в темноте и под облаками. Однако ручной анализ тысяч снимков требовал колоссальных ресурсов.

Чтобы преодолеть эту проблему, учёные сформировали обучающую выборку из 234 снимков высокого разрешения, сделанных спутником Sentinel-1 над Восточной Антарктидой. Каждый кадр размечался вручную — специалисты выделяли циклонические и антициклонические вихри, создавая первую систематизированную базу данных о вихрях региона.

В основе работы — нейросеть YOLOv11, известная способностью выделять объекты на изображении в несколько этапов: от простых контуров до точной локализации и классификации. Ключевым усовершенствованием стала интеграция модуля SAHI (Slicing Aided Hyper Inference), который разрезает большие снимки на пересекающиеся части, анализирует их с высоким разрешением и объединяет результаты в единое изображение. Этот подход увеличил точность распознавания мелких вихрей почти наполовину.

По словам старшего научного сотрудника лаборатории арктической океанологии МФТИ Никиты Сандалюка, именно SAHI позволил впервые систематически наблюдать вихревые процессы в ледовой зоне. Несмотря на отдельные ложные срабатывания на ледниках, разработчики планируют устранить их с помощью географической маски.

Исследование показало, что нейросеть надёжно работает в разных условиях — от плотного льда до участков открытой воды. Новый инструмент откроет возможность многолетнего мониторинга вихревой активности, поможет изучить механизмы взаимодействия океана и атмосферы, а также повысит точность климатических прогнозов. В дальнейшем команда намерена расширить проект и создать открытый сервис для наблюдения за динамикой вихрей в полярных широтах, пишет naked-science.ru.