пресс-центр

Использование технологии глубокого обучения для спасения коралловых рифов

NVIDIA Blog NVIDIA Blog
NVIDIA Blog https://blogs.nvidia.com/blog/2016/06/22/deep-learning-save-coral-reefs/

 

Использование технологии глубокого обучения для спасения коралловых рифов

 

Жизнь на нашей планете сильно зависит от коралловых рифов, но они исчезают. Их уничтожают климатические изменения, освоение прибрежных зон, чрезмерный отлов рыбы и загрязнения.

Четвертая часть всех рифов на Земле уже исчезла, и ученые стремятся спасти оставшиеся. Большого успеха в этом они достигли с помощью технологий глубокого обучения с ускорением на GPU.

Многое стоит на кону. Несмотря на то что рифы покрывают менее одного процента дна мирового океана, они представляют собой пищу и убежище для более четверти всех видов морских животных, поддерживают запасы рыбы, которой питаются более миллиарда человек, и являются источником заработка для миллионов людей в прибрежных районах.

Ученые изучают снимки коралловых рифов, чтобы оценить их состояние и изменения с течением времени. В настоящее время этим занимаются эксперты, но это очень дорогостоящий и отнимающий много времени процесс.

Ускорение в 900 раз

Сегодня ученые представили алгоритмы глубокого обучения, которые автоматически анализируют снимки коралловых рифов. Они в 900 раз превышают скорость традиционных методов, но обеспечивают такую же точность, по данным онлайн ресурса XL Catlin Global Reef Record.

По словам Уве Хех-Гульдберга (Ove Hoegh-Guldberg), директора Института глобальных изменений и профессора Квинслендского университета, новая технология «позволит ученым быстрее оценивать состояние коралловых рифов в масштабах, о которых раньше даже не мечтали». Благодаря этой информации ученые смогут принимать более эффективные меры по их защите и восстановлению.

Переломный момент в спасении коралловых рифов

Автоматизированный анализ снимков кораллов стал результатом сотрудничества Калифорнийского университета, научно-исследовательского центра искусственного интеллекта в Беркли и Института глобальных изменений при Квинслендском университете. Все данные предоставляет XL Catlin Seaview Survey, четырехлетний исследовательский проект по сбору информации о коралловых рифах.

Оскар Бейжбом (Oscar Beijbom), научный сотрудник в Беркли, разработал алгоритмы глубокого обучения для анализа изображений, которые позволяют идентифицировать 40 разных видов кораллов, губок, водорослей и других элементов коралловых рифов на почти 225 000 снимков.

Переломный момент в спасении коралловых рифов

Черепаха переплывает обесцвеченные кораллы у острова Херон в акватории Большого Барьерного рифа. Обесцвечивание происходит, когда температура океанической воды повышается слишком сильно, из-за чего коралл покидают живущие на нем цветные водоросли. Продолжительное обесцвечивание может убить кораллы. Изображение предоставлено XL Catlin Seaview Survey.

 

Автоматизированный анализ снимков кораллов стал результатом сотрудничества Калифорнийского университета, научно-исследовательского центра искусственного интеллекта в Беркли и Института глобальных изменений при Квинслендском университете. Все данные предоставляет XL Catlin Seaview Survey, четырехлетний исследовательский проект по сбору информации о коралловых рифах.

Оскар Бейжбом (Oscar Beijbom), научный сотрудник в Беркли, разработал алгоритмы глубокого обучения для анализа изображений, которые позволяют идентифицировать 40 разных видов кораллов, губок, водорослей и других элементов коралловых рифов на почти 225 000 снимков.

Бейжбом использовал нашу модель программирования CUDA 7.5 и три видеокарты GeForce GTX TITAN X, чтобы добиться 900-кратного ускорения по сравнению с анализом изображений человеком. Подобное значительное ускорение является потенциальным переломным моментом в деле спасения рифов.

«Чем лучше мы можем отслеживать и оценивать состояние рифов, тем эффективнее мы можем бороться с их исчезновением», - сказал Бейжбом.

Преимущества широкого использования алгоритмов глубокого обучения

Бейжбом завершает работу над вторым ресурсом со снимками коралловых рифов. Он добавит его в веб-портал CoralNet, в создании которого он участвовал будучи аспирантом.

Исследователи используют этот портал, чтобы загружать и комментировать собственные снимки коралловых рифов. В настоящий момент портал содержит около 240000 изображений. После того как Бейжбом в ближайшие месяцы развернет алгоритмы глубокого обучения на CoralNet, любой пользователь сможет воспользоваться преимуществами автоматического анализа.

По словам Мануэля Гонсалеса-Риверо (Manuel González-Rivero), ведущего исследователя проекта XL Catlin Seaview Survey, чем больше информации об уникальности каждого рифа, его реакции на загрязнения и происходящих изменениях получают ученые, власти прибрежных зон и другие желающие спасти коралловые рифы, тем больше они могут сделать для их спасения и регулирования эксплуатации прибрежных зон.

Некоторые исследователи проводят эксперименты по выращиванию кораллов в специальных питомниках. Они могут использовать полученные данные, чтобы определить, где пересаженные кораллы имеют больше шансов выжить.

«Если мы хотим спасти коралловые рифы, нам стоит пойти новым путем, отличным от того, что мы делали раньше», - сказал Гонсалес-Риверо.

Преимущества широкого использования алгоритмов глубокого обучения

Фотография кораллового рифа, прошедшего автоматический анализ методом глубокого обучения. Программа способна распознавать 40 видов кораллов, губок, водорослей и других организмов. Изображение предоставлено Catlin Global Reef Record.