Изследователи от университета в Стърлинг са разработили изкуствен интелект за по-ефективно наблюдение на качеството на водата. С негова помощ е възможно дистанционното наблюдение на водните басейни. Отчитат се промените в качеството на водата, настъпили в резултат на изменението на климата и замърсяването.
Изследователите са разработили алгоритъм, известен като техниката на „мета-учение“, която изследва данните директно от сателитни сензори, което улеснява проследяването на проблеми като вредни цъфтежи на водорасли и възможна токсичност при ракообразни и морски риби. В момента агенциите за опазване на околната среда наблюдават „трофичното“ състояние на водата – нейната биологична производителност – като показател за здравето на екосистемата.
Мортимър Вертер, водещ автор на изследването, докторант по биологични и екологични науки във Факултета по естествени науки на Стърлинг, заяви: „В момента сателитно монтирани сензори, като Ocean and Land Instrument (OLCI), измерват концентрациите на фитопланктон с помощта на оптичен пигмент, наречен хлорофил. Извличането на хлорофил в разнообразната природа на глобалните води обаче е методологично предизвикателство. Разработихме метод, който заобикаля извличането на хлорофил и ни дава възможност да оценим здравословното състояние на водата директно от сигнала, измерен на дистанционния сензор.“
„Това изследване, финансирано от програма на Европейския съюз, е първата демонстрация, че трофичният статус на сложните вътрешни и крайбрежни води може да се научи директно чрез алгоритми за машинно обучение от измерванията на OLCI. Нашият алгоритъм може да изготвя оценки за всички трофични състояния на изображения, придобити от OLCI над глобални водни тела.“ споделя Вертер.
Източник: Innovation News Network
