Исследователи из Научно-исследовательского института биологии озера Байкал Иркутского государственного университета, Института биологии южных морей имени А. О. Ковалевского и компании MaritimeAI сообщили, что искусственный интеллект освоил анализ образцов воды из озера Байкал с точностью, сопоставимой с ручными экспертными оценками. При этом ИИ выполняет обработку данных значительно быстрее, чем люди. Об этом сообщили в пресс-службе компании «Яндекс», которая принимала участие в разработке ИИ-системы, работающей на платформах Yandex Cloud.
Ранее гидробиологам требовались несколько дней тщательной работы для анализа партии проб с использованием классической микроскопии, тогда как система на базе компьютерного зрения справляется с этой задачей всего за считанные часы.
Основой для публикации ученых стали данные проекта «Точка №1», который осуществляет экологический мониторинг Байкала с 1945 года. Пробы воды отбираются каждые одну-две недели в одной и той же точке Южного Байкала. После этого их исследуют под микроскопом для определения видового состава и численности зоопланктона. С 2022 года для анализа изображений с микроскопа применяется ИИ. За это время система обработала более 250 тыс. изображений из 811 проб. Точность обнаружения зоопланктона составила 87%, а статистические тесты на выборке, описанной в статье, не выявили значительных различий с ручным анализом, проводимым учеными-гидробиологами.
Система стала частью действующей программы мониторинга Байкала и позволила разгрузить высококвалифицированных специалистов – сейчас они занимаются только сложными случаями и новыми видами микроорганизмов. Кроме того, благодаря ей удалось сохранить преемственность наблюдений. При внедрении ИИ гидробиологам не пришлось изменять отлаженную на протяжении десятилетий методику сбора и обработки проб, что обеспечивает сопоставимость новых данных с историческими.
«Современные технологии машинного зрения позволили поднять программу мониторинга Байкала на новый технологический уровень, сохранив научную преемственность многолетних наблюдений. Компьютерное зрение берет на себя обработку больших объемов данных и передает специалистам только сложные случаи. Такой подход способствует более быстрому выявлению изменений в структуре сообществ зоопланктона и более точной оценке состояния экосистемы озера», – прокомментировал Максим Тимофеев, доктор биологических наук, директор НИИ биологии озера Байкал Иркутского государственного университета.
Команда проекта также исследует возможность применения компьютерного зрения для анализа микропластика в образцах Байкала.
Ранее специалисты Центра научной коммуникации МФТИ разработали ИИ, который может точно предсказывать экстремальные погодные явления в российской Арктике, такие как сильные шторма. Новинка уже примерно в пять раз превосходит по разрешению глобальные климатические модели.
«Яндекс» тестирует платформу ИИ-агентов
