ВМС США получают преимущество благодаря исследованию биологических роев в океане

Крошечные организмы, обитающие в мировом океане, могут серьёзно затруднять работу тактических систем ВМС по оценке обстановки или прокладке курса. Их присутствие, даже размером с кончик ручки, влияет на операции через ослабление акустических сигналов, биолюминесценцию и фоновый шум. Чтобы лучше изучить эти организмы среднего трофического уровня (ИТЛ), такие как мелкие ракообразные и медузы, исследователи под руководством океанографа Военно-морской исследовательской лаборатории США (NRL) Брэда Пенты провели 14-дневную полевую кампанию у побережья Делавэра. Работы велись в районах океанических фронтов, которые отличаются высокой биологической активностью.

Организмы ИТЛ, перемещаемые течениями, могут формировать массивные скопления. Рои вокруг подводного акустического оборудования делают его показания ненадёжными: звук отражается и реверберирует, вызывая ложные срабатывания. Кроме того, многие из этих организмов способны к биолюминесценции, вспыхивая при стимуляции, что также влияет на условия наблюдения.

В ходе кампании использовался комплекс инструментов. Система визуализации In Situ Ichthyoplankton Imaging System (ISIIS) от Университета Миссисипи делала высокочастотные снимки. Во время одного из буксирований она зафиксировала настолько плотный рой личинок моллюсков (велигеров), что интерпретировала его как морское дно. Также применялись сети, измерительные зонды и устройство Wirewalker, приводимое в движение волнами. С воздуха обследование проводил самолёт с набором камер (видимого, инфракрасного, гиперспектрального диапазонов) и новым многоканальным лидаром MUWLE, разработанным в NRL. MUWLE с переключаемыми лазерами разного цвета показал лучшие результаты: синий — на глубине, зелёный — в богатых фитопланктоном водах, жёлтый — в мутных заливах.

Сейчас идёт активная обработка данных, включая более 1.2 миллиона изображений с ISIIS. Для классификации организмов на снимках команда компьютерного учёного NRL Кристофера Вуда обучает свёрточную нейронную сеть (CNN), поскольку ручной анализ такого объёма информации невозможен. Конечная цель исследования — создать модель, способную прогнозировать наличие и распределение организмов ИТЛ, что позволит ВМС более эффективно планировать операции и развёртывание техники.