Найти в Дзене
IT Russia brief
51 подписчик

Ученые из России и Норвегии создали ИИ для поиска океанических вихрей

1 мин
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. «Наша работа показывает, что искусственный интеллект может стать нашими глазами в этих сложных условиях», – приводит слова ученого Центр научной коммуникации вуза. 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

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.

«Наша работа показывает, что искусственный интеллект может стать нашими глазами в этих сложных условиях», – приводит слова ученого Центр научной коммуникации вуза.

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%.

«Конечно, у модели есть свои ограничения. Иногда она принимает за вихри круглые структуры на ледниках. В будущем мы решим эту проблему, добавив географическую маску, которая просто «запретит» нейросети искать вихри на суше. Но уже сейчас мы получили инструмент, способный обрабатывать данные в масштабах, о которых раньше можно было только мечтать», – резюмировал Сандалюк.