Международная команда исследователей из Плимутской морской лаборатории (PML) и Университета Плимута при финансовой поддержке Bezos Earth Fund запустила масштабный двухлетний проект Deep Vision стоимостью $2 млн. Цель проекта — применить передовые технологии искусственного интеллекта для создания крупнейшей в истории карты уязвимых морских экосистем (VME) в глубоководных районах Атлантического океана. Проект получил финансирование в рамках программы «AI for Climate and Nature Grand Challenge» с общим бюджетом до $100 млн.
Deep Vision обработает тысячи часов подводного видео и десятки тысяч снимков, собранных за десятилетия глубоководных экспедиций. ИИ-модели будут автоматически идентифицировать и классифицировать виды-индикаторы уязвимых экосистем — холодноводные коралловые рифы, губковые сады и сообщества криноидей. Ранее анализ даже одной экспедиции занимал месяцы ручной работы учёных, а новая система способна обработать более 58 000 глубоководных снимков менее чем за десять дней.
«ИИ — это, без сомнения, способ преодолеть ограничения ручной аннотации и обеспечить качественный скачок в картировании и защите жизни в глубоком океане», — заявила профессор Керри Хауэлл, руководитель проекта и ведущий специалист по глубоководной экологии Университета Плимута. По её словам, глубокий океан остаётся одним из последних великих неисследованных рубежей Земли, при этом играя ключевую роль в поддержании здоровья планеты и биоразнообразия.
Технологическими партнёрами проекта выступают крупнейшие ИИ-компании мира: AWS, Google.org, NVIDIA Corporation, Microsoft Research, а также Allen Institute for AI (AI2) и Esri. В научный консорциум входят Институт морских исследований Норвегии, Университет Голуэя, Билефельдский университет, Университет Авейру, Университет Гибралтара и Университет Бергена. Такое объединение ресурсов позволит создать масштабируемые инструменты для распространения природоохранных усилий на целые океанские бассейны.
Проект Deep Vision имеет прямое практическое значение: его результаты помогут реализовать Договор об открытом море (BBNJ Treaty) и усовершенствовать управление рыболовством. Комбинируя данные ИИ-анализа с экологическими параметрами среды, учёные смогут предсказывать, где именно обитают уязвимые виды, даже в неисследованных районах. Это критически важно, поскольку открытый океан — зоны за пределами национальной юрисдикции — до сих пор практически не защищены.
Проект развивает идеи программы Challenger 150, признанной действием Десятилетия океана ООН. Как подчёркивают авторы, машинный анализ обеспечивает не только скорость, но и консистентность: алгоритмы делают ошибки, но делают их одинаково, что позволяет выявлять и корректировать систематические искажения. Deep Vision может стать поворотным моментом в защите океанов — впервые человечество получит инструмент для системного мониторинга глубоководных экосистем в масштабе всей планеты.
