Новый ИИ-алгоритм картографирует гигантские айсберги по спутниковым снимкам в 10 000 раз быстрее человека

Ученые обучили систему искусственного интеллекта (ИИ) с высокой точностью определять площадь и контуры гигантских айсбергов на спутниковых снимках всего за одну сотую секунды. Исследование под названием "Картографирование протяженности гигантских антарктических айсбергов с помощью глубокого обучения" опубликовано в журнале The Cryosphere. Это значительный шаг вперед по сравнению с существующими автоматизированными системами, которым сложно отличить айсберги от других объектов на изображении.

Мониторинг айсбергов критически важен для безопасности мореплавания и научных исследований, поскольку они оказывают существенное влияние на полярную среду. Таяние айсбергов высвобождает питательные вещества и пресную воду в океан, что может влиять на морские экосистемы.

Доктор Анне Бракман-Фольгман, руководившая исследованием, отметила: "Спутники — это фантастический инструмент для наблюдения за айсбергами в труднодоступных частях света. Новый ИИ-подход решает проблемы существующих автоматических методов, которые могут путать айсберги с морским льдом или даже с близлежащей береговой линией".

Ученые использовали нейронную сеть U-net для обучения компьютера точному определению контуров айсбергов на снимках спутников Sentinel-1 Европейского космического агентства. В ходе исследования алгоритм U-net сравнивали с двумя другими современными алгоритмами — k-means и Otsu. U-net продемонстрировал значительно более высокую точность, особенно на сложных снимках с большим количеством ледяных структур.

Система была протестирована на снимках семи айсбергов размером от 54 км² (площадь Берна) до 1052 км² (площадь Гонконга). В среднем, алгоритм U-net давал оценку площади айсберга всего на 5% меньше реальной, тогда как другие алгоритмы переоценивали площадь на 150–170%. По шкале точности F1 (от 0 до 1) U-net набрал 0.84, а k-means и Otsu — по 0.62.

Эта технология открывает путь к созданию оперативного сервиса для регулярного и автоматического предоставления данных не только о местоположении, но и о точной форме и площади айсбергов, что особенно важно для оценки объемов пресной воды, попадающей в океан.