Яндекс внедрил нейросеть для ускорения анализа воды Байкала
Ученые из НИИ ИГУ и MaritimeAI, при поддержке Яндекса, внедрили нейросеть для ускорения анализа проб воды Байкала. Новая система значительно облегчила работу гидробиологов, сократив время на исследование микроорганизмов с нескольких дней до часов.
Исследователи из Научно-исследовательского института биологии озера Байкал Иркутского государственного университета (НИИ ИГУ), Института биологии южных морей имени А. О. Ковалевского (ФИЦ ИнБЮМ) и компании MaritimeAI внедрили в свою работу нейросеть, которая ускорила анализ проб воды из Байкала. Этим новшеством с «Лентой.ру» поделились в пресс-службе компании «Яндекс».
Гидробиологи начали применять систему компьютерного зрения на основе мощностей платформы Yandex Cloud для анализа проб воды. Нейросеть, в создании которой приняли участие Центр технологий для общества «Яндекса», компания MaritimeAI и фонд «Озеро Байкал», значительно упростила работу ученых. Ранее на анализ проб и изучение новых микроорганизмов могло уходить несколько дней, тогда как теперь искусственный интеллект справляется с задачей за считанные часы.
Современные методы машинного зрения позволили вывести программу мониторинга Байкала на новый технологический уровень, сохранив научную преемственность многолетних наблюдений. Компьютерное зрение берет на себя обработку больших массивов данных и передает специалистам только сложные случаи. Такой подход помогает быстрее выявлять изменения в структуре сообществ зоопланктона и точнее оценивать состояние экосистемы озера
— подчеркнул доктор биологических наук, директор НИИ ИГУ Максим Тимофеев.
С 2022 года ученые начали применять искусственный интеллект. Впервые данный подход был использован в проекте «Точка №1», который осуществляет экологический мониторинг озера с 1945 года. Пробы воды отбираются раз в одну-две недели в одной и той же точке Южного Байкала. Затем специалисты изучают их под микроскопом с использованием нейросети, чтобы определить видовой состав и численность зоопланктона. За это время система обработала более 250 тысяч изображений из 811 проб.
В ноябре прошлого года сообщалось, что русские спасатели смогут предотвращать пожары с помощью нейросети.
Ранее мы уже сообщали о воздействии природных факторов на инфраструктуру региона, и в этот раз сильные ливни привели к загрязнению Исинского водохранилища в Свердловской области. Это вновь подтверждает необходимость улучшения систем водоснабжения, чтобы справляться с последствиями таких стихийных бедствий. Благодаря своевременным мерам и использованию артезианских скважин, водоснабжение в Нижней Салде не пострадало, однако в Верхнюю Салду пришлось организовать подвоз питьевой воды.