Специалисты из России и Норвегии разработали нейросетевой метод для автоматического обнаружения и классификации океанических вихрей в прикромочной ледовой зоне Антарктики. Новая система позволит получать ценные данные в одном из самых труднодоступных и динамичных зон Мирового океана. Об этом сообщил Центр научной коммуникации МФТИ.
«Прикромочная зона Антарктики долгое время была для нас своего рода «слепой зоной». Мы знали, что там происходят активные вихревые процессы, но у нас не было инструментов для их систематического изучения. Наша работа показывает, что искусственный интеллект может стать нашими глазами в этих сложных условиях», – рассказал старший научный сотрудник лаборатории арктической океанологии МФТИ Никита Сандалюк.
Ученые двух стран предположили, что океанические вихри можно выявлять на снимках высокого разрешения, полученных радарами европейской сети зондов Sentinel, при помощи специальных ИИ-алгоритмов. Руководствуясь этой идеей, специалисты использовали набор из 234 спутниковых снимков для обучения одной из самых передовых нейросетевых архитектур для распознавания объектов – алгоритма YOLOv11.
Проверка системы показала, что она способна выявлять океанические вихри у кромки льдов Антарктики с точностью в 78-83%. В перспективе это позволит использовать радарные снимки для постоянных наблюдений за этими структурами.
Исследователи отмечают, что Южный океан, омывающий берега Антарктиды, играет важнейшую роль в формировании климата всей планеты в целом. Здесь происходит обмен теплом и газами между атмосферой и глубинами океана, а также зарождаются тысячи океанических вихрей.
Подпишитесь на рассылку последних новостей.
Абхазия
Азербайджан
Армения
Афганистан
Бангладеш
Бахрейн
Бруней
Бутан
Восточный Тимор
Вьетнам
Грузия
Израиль
Индия
Индонезия
Иордания
Ирак
Иран
Йемен
Казахстан
Камбоджа
Катар
Кипр
Киргизия
Китай
КНДР
Кувейт
Лаос
Ливан
Малайзия
Мальдивские Острова
Монголия
Мьянма
Непал
ОАЭ
Оман
Пакистан
Палестина
Республика Корея
Россия
Саудовская Аравия
Сингапур
Сирия
Таджикистан
Таиланд
Туркменистан
Турция
Узбекистан
Филиппины
Шри-Ланка
Южная Осетия
Япония