Открывая окно в мир природных явлений с помощью новых технологий визуализации
Данные со спутников, дронов, радаров и микроскопов предоставляют богатейшую информацию для понимания окружающей среды. В сочетании с искусственным интеллектом (ИИ) они могут раскрыть секреты явлений, происходящих на всех уровнях.
Одним из ключей к такому пониманию являются технологии визуализации. Огромные массивы данных фиксируются спутниками, радарами, лидарами (LiDAR) и микроскопами; задача состоит в том, чтобы объединить эти разнородные данные и, иногда с помощью ИИ, извлечь ценную информацию.
Исследователи в различных областях используют возможности новых технологий визуализации — например, для определения химического состава растений, обнаружения мусора в океане, количественной оценки осадков, картографирования коралловых рифов в Красном море и оценки состояния сельхозугодий.
Замораживание растений для детального изучения
В Лаборатории биологической геохимии (LGB) Федеральной политехнической школы Лозанны (EPFL) учёные изучают биологические процессы на субклеточном уровне, включая распад симбиоза между микроводорослями и кораллами, а также стресс у растений от засоления почвы.
Для наблюдения за химическими переносами, где даже небольшие молекулярные и ионные вариации могут нарушить весь организм, учёные используют различные микроскопы и инструменты микроанализа. Например, с помощью ионного микроскопа NanoSIMS они изучают скрытые механизмы распада симбиоза кораллов и водорослей, который разрушается из-за глобального потепления.
«Проблема NanoSIMS в том, что большинство растворимых соединений теряется при подготовке образцов», — говорит профессор LGB Андерс Мейбом. Чтобы обойти эту проблему, учёные разработали микроскоп CryoNanoSIMS, позволяющий анализировать биологические образцы в замороженном состоянии, ничего не теряя. Это открывает новые пути для исследований, например, изучения реакции растений на засоление почвы, что важно для сельского хозяйства.
Изображения и ИИ дают голос нашей планете
Поверхность Земли площадью более 196 млн км² трудно охватить полевыми исследованиями. Однако дроны, спутники и смартфоны с датчиками образуют плотную сеть для сбора данных.
«Спутник, который мы используем чаще всего, может делать детальные снимки участков шириной 290 км с разрешением 10 метров», — говорит профессор Девис Туя из Лаборатории компьютерных наук об окружающей среде и наблюдения Земли (ECEO) EPFL. Потенциал использования технологий визуализации для наблюдения за окружающей средой огромен: от изучения популяций животных до отслеживания таяния ледников.
«Каждая задача требует своего датчика и своего разрешения. Доступные данные очень неоднородны. Мы используем стандартные алгоритмы и ИИ, чтобы превратить эти неструктурированные наборы данных в полезную информацию», — поясняет Туя. Его группа недавно разработала программу ИИ для быстрого 3D-картографирования кораллов на основе видео с обычных камер.
Кроме того, учёные совместно с коллегами из других университетов разработали «хамелеон-приложение» METEOR и мета-алгоритм обучения, которые могут научиться распознавать новые объекты после просмотра всего нескольких качественных изображений, что экономит время при сборе полевых данных.
Профилирование облаков
Учёные из Лаборатории дистанционного зондирования окружающей среды (LTE) EPFL изучают осадки и облака по всему миру с помощью радаров, лидаров и специального устройства для 3D-съёмки снежинок.
«Визуализация — единственный способ наблюдать изменяющиеся погодные явления во времени и пространстве в разных масштабах», — говорит профессор LTE Алексис Берн. Точные количественные данные об осадках, особенно твёрдых, в горных и полярных регионах, остаются сложной задачей, но они критически важны для сохранения водных ресурсов и прогнозирования стихийных бедствий.
Многое ещё предстоит узнать о формировании капель воды и кристаллов льда в облаках. Хотя механизм конденсации вокруг аэрозолей, служащих ядрами кристаллизации, известен, второй процесс — вторичное образование льда — остаётся загадкой. «Мы до сих пор не совсем уверены, как работает этот процесс вторичного льда», — признаёт Берн.
Его лаборатория примет участие в крупном международном проекте по профилированию облаков, чтобы наблюдать за поведением кучево-дождевых и других облаков. «Здесь компьютерное моделирование также поможет нам лучше понять условия окружающей среды, в которых мы проводим наблюдения», — добавляет учёный.
Радары в этой области производят десятки гигабайт данных в день. «Нас интересуют факторы, наблюдаемые косвенно. Лидары и радары работают с электромагнитными волнами. Наша работа сосредоточена на алгоритмах восстановления, которые позволят извлечь информацию о микрофизических свойствах частиц в облаках, чтобы лучше понять механизмы и точнее количественно оценить осадки», — заключает Берн.