Svaki dan sve više plastičnog otpada završava u okeanima. Satelitski snimci mogu pomoći u otkrivanju nakupina smeća duž obala i na moru kako bi se moglo izvaditi. Istraživački tim je razvio novi model veštačke inteligencije koji na satelitskim snimcima prepoznaje plutajuću plastiku mnogo tačnije nego ranije, čak i kada su slike delimično prekrivene oblacima ili su vremenski uslovi magloviti.
Naše društvo se u velikoj meri oslanja na plastične proizvode, a očekuje se da će se količina plastičnog otpada povećati u budućnosti. Ako se ne odbaci ili reciklira na odgovarajući način, veliki deo se akumulira u rekama i jezerima. Na kraju će teći u okeane, gde može formirati agregacije morskog otpada zajedno sa prirodnim materijalima kao što su naplavljeno drvo i alge.
Nova studija sa Univerziteta Vageningen i istraživača EPFL-a, nedavno objavljena u iScience, razvila je detektor zasnovan na veštačkoj inteligenciji koji procenjuje verovatnoću morskog otpada prikazanog na satelitskim snimcima. Ovo bi moglo pomoći u sistematskom uklanjanju plastičnog otpada iz okeana brodovima.
Akumulacije morskog otpada su vidljive na besplatno dostupnim satelitskim snimcima Sentinel-2 koji snimaju obalna područja svakih 2-5 dana širom sveta na kopnenim masama i priobalnim područjima. Pošto ti podaci iznose terabajte podataka, podaci se moraju automatski analizirati putem modela veštačke inteligencije kao što su duboke neuronske mreže.
Mark Rusvurm, docent na Univerzitetu Vageningen, kaže: „Ovi modeli uče iz primera okeanografa i stručnjaka za daljinsko detektovanje, koji su vizuelno identifikovali nekoliko hiljada slučajeva morskog otpada na satelitskim snimcima na lokacijama širom sveta. Na taj način su „obučavali „model za prepoznavanje plastičnih ostataka.“
Istraživači su razvili detektor morskih ostataka zasnovan na veštačkoj inteligenciji koji procenjuje verovatnoću prisutnosti morskog otpada za svaki piksel na satelitskim snimcima Sentinel-2. Detektor je obučen prema principima veštačke inteligencije usmerene na podatke koji imaju za cilj da na najbolji način iskoriste ograničene podatke o obuci koji su dostupni za ovaj problem.
Jedan od primera je dizajn algoritma kompjuterskog vida koji ručno snima napomene stručnjaka tačno na krhotine vidljive na slikama. Pomoću ovog alata, okeanografi i stručnjaci za daljinsko ispitivanje mogu pružiti više primera podataka za obuku tako što će biti manje precizni u ručnom klikanju na obrise.
Sve u svemu, ovaj metod obuke u kombinaciji sa algoritmom za preciziranje podučava model detekcije duboke veštačke inteligencije da bolje predvidi objekte morskog otpada od prethodnih pristupa.
Russvurm kaže: „Detektor ostaje precizan čak iu izazovnijim uslovima; na primer, kada oblačni pokrivač i atmosferska izmaglica otežavaju postojećim modelima da precizno identifikuju morske ostatke.
Otkrivanje plastike u morskim ostacima u teškim atmosferskim uslovima sa oblacima i izmaglicom je posebno važno, pošto se plastika često ispire u otvorene vode nakon kiše i poplava. To pokazuju uskršnje poplave u Durbanu u Južnoj Africi: 2019. godine, dug period kiše doveo je do izlivanja reka, što je dovelo do toga da je odneto mnogo više smeća nego što je uobičajeno.
Odvedena je kroz luku Durbana u otvoreni Indijski okean. Na satelitskim snimcima, takve objekte koji lebde između oblaka je teško razlikovati kada se koriste uobičajeni crveno-zeleno-plavi „kanali“. Oni se mogu vizualizovati prelaskom na druge spektralne kanale, uključujući blisku infracrvenu svetlost.
Osim preciznijeg predviđanja nakupina morskog otpada, model detekcije će takođe primetiti ostatke na slikama PlanetScope-a koje su svakodnevno dostupne.
„Kombinovanje nedeljnih Sentinel-2 sa dnevnim PlanetScope akvizicijama može zatvoriti jaz ka kontinuiranom dnevnom praćenju,“ objasnio je Russvurm.
„Takođe, PlanetScope i Sentinel-2 ponekad hvataju isti deo morskog otpada istog dana u razmaku od samo nekoliko minuta. Ovaj dvostruki pogled na isti objekat na dve lokacije otkriva pravac zanošenja usled vetra i okeanskih struja na vodi. Ove informacije se mogu koristiti za poboljšanje modela za procenu odnošenja morskog otpada.“
