В прошлом году команда ученых и совместно с разработчиками Yandex Cloud начали работать над нейросетью для экомониторинга Байкала. Несколько дней назад алгоритм был официально запущен. С помощью данного проекта можно прогнозировать состояние озера и влияние изменений климата на его экосистему.
Нейросеть берет пробы воды из озера для анализа, после чего определяет и классифицирует содержащиеся в ней микроорганизмы. В настоящий момент алгоритм машинного обучения способен распознавать 70 форм планктона, часто встречаемых в пробах.
Это нововведение позволит биологам упростить работу, так как те много лет подсчитывали и определяли содержащиеся в воде микроорганизмы вручную. Впоследствии весь цикл мониторинга автоматизируется, а сведения для новых исследований можно получать гораздо быстрее.
Ранее биологи предоставили почти 50 тысяч изображений проб, из которых 20 тысяч использовались для обучения алгоритмов. Теперь данные с микроскопов автоматически передаются в облачную платформу Yandex Cloud. Алгоритм же распознает мельчайших рачков, их видовую принадлежность, после создает отчетные карточки. Обучение нейросети до сих пор продолжается в сервисе для разработки и эксплуатации ML-алгоритмов Yandex DataSphere. А разметка информации производится с помощью сервиса «Толока».
Напомним, что в разработке принимали участие сотрудники НИИ биологии ИГУ, команда облачного сервиса Yandex.Cloud, разработчики компании MaritimeAI и Фонд поддержки прикладных экологических разработок и исследований «Озеро Байкал».
Как сообщается в блоге Yandex.Cloud, участники проекта в будущем планируют мониторить с помощью этой технологии состояние воды и в других точках Байкала. Также они будут последовательно выкладывать в свободный доступ используемые в проекте технологии.
Комментарии