Использование ИИ для картирования морской среды

Ученые из Института математических инноваций (Institute for Mathematical Innovation, IMI) Батского университета совместно с компанией Systems Engineering & Assessment Ltd (SEA) разработали алгоритм искусственного интеллекта, способный улучшить подводное картографирование. Алгоритм анализирует неполные гидроакустические данные и определяет необходимое количество измерений для точного обследования. Тестирование на смоделированных данных показало, что алгоритм Probabilistic Principal Component Analysis (PPCA) классифицирует подводные среды со средней точностью 93%, а модель Latent Variable Gaussian Process (LVGP) достигает точности в 96%.

Эта разработка, выполненная в рамках проекта по контракту с Defence and Security Accelerator (DASA) Министерства обороны Великобритании, направлена на улучшение мониторинга обширных морских территорий. Технология позволяет проводить точную классификацию даже по измерениям на коротких расстояниях, что делает её пригодной для использования на медленных автономных аппаратах. Потенциально её можно применять для океанской томографии в целых бассейнах, например, в Арктике, для изучения влияния изменения климата.

«Климатологи отслеживают распространение звука в океане у полюсов, чтобы наблюдать изменения температуры с течением времени, — пояснил старший преподаватель Центра космических, атмосферных и океанических наук университета доктор Филипп Блондель. — Наши методы могут помочь определить наилучшие места для размещения станций мониторинга, чтобы получать максимально полные данные при оптимальном количестве измерений». Технический руководитель по науке о данных об окружающей среде в SEA Ltd Маркус Доннелли отметил, что проект превзошел все ожидания в применении алгоритмов ИИ к сложности гидролокации в подводной среде.