11 January 2023, 22:00

Ученые внедрили высокие технологии в озероведение

Ученые Санкт-Петербургского Федерального исследовательского центра РАН (СПб ФИЦ РАН) запустили новое междисциплинарное научное направление – аэролимнологию. В его рамках исследователи предлагают подход для изучения внутренних водоемов (например озер и водохранилищ), в котором комплексно соединены классические методы лимнологии, способы сбора информации с помощью беспилотников и сенсорных систем, а также обработка больших массивов данных на основе технологий искусственного интеллекта. Информация, получаемая с использованием методов аэролимнологии может применяться, в частности, для изучения донных ландшафтов, водных организмов (например, таких как ладожская кольчатая нерпа или гидробионтов) и для поиска полезных ископаемых в труднодоступных местах акваторий.

Ученые внедрили высокие технологии в озероведение
Цифровая геоморфологическая карта Ладожского озера
Source: Пресс-служба СПб ФИЦ РАН

За долгие годы изучения водоемов сложилось несколько дисциплин и подходов к мониторингу их экологического состояния. С развитием техники все больше внедряются новейшие методы, например съемки с помощью беспилотников и применение искусственного интеллекта. Их часто используют при изучении больших и труднодоступных водных массивов, но они не слишком распространены для контроля состояния пресных озер и водохранилищ.

«Изучение водоемов, которое ведется в нашем центре в последние годы, показывает, что для перехода этих исследований на качественно новый уровень требуется обновление методик и подходов в междисциплинарном ключе. В ответ мы разработали новое научное направление — аэролимнология. Его задача — проведение исследований на стыке лимнологии (всего спектра классических методов изучения водоемов), робототехники — применения сенсорных систем для анализа водных объектов, БпЛА для получения информации при проведении съемки и замеров с воздуха, а также технологий искусственного интеллекта для оперативного решения задач при обработке большого объема информации», — рассказывает кандидат биологических наук, научный сотрудник лаборатории гидробиологии ИНОЗ РАН–СПб ФИЦ РАН Дина Дудакова.

Для сбора большого количества информации в автоматическом режиме исследователи предлагают использовать созданные в СПб ФИЦ РАН комплексы, состоящие из беспилотных летательных аппаратов с разнообразными сенсорами и камерами, средств для их доставки к водоему, средств обеспечения функционирования. Заверка и детализация полученных данных в придонной части возможна с применением созданного в ИНОЗ РАН — СПб ФИЦ РАН беспилотного подводного аппарата «Лимноскаут».

Собранная с помощью подобных роботов информация может быть обработана с применением систем искусственного интеллекта и визуализации данных. Таким образом, удается не просто картирование водоемов, но построение функциональных цифровых моделей (ортофотопланов) рельефа дна и прибрежной зоны, температурных режимов, геологических структур мелководья, в том числе потенциально рудоносных. Для работы с такими геоинформационными системами в СПб ФИЦ РАН создали «Северо-Западный центр мониторинга и прогнозирования развития территорий», который работает в формате центра коллективного пользования. Так, с его помощью ученые уже разработали карты типизации берегов и геоморфологии Ладожского озера, которое является одним из важнейших водоемов Северо-Запада России.

Методы аэролимнологии также позволяют с высокой точностью отслеживать распределение и миграцию водной флоры и фауны, в частности, «цветение» синезеленых водорослей, вызывающих серьезные экологические проблемы и ухудшение качества воды. Кроме того, цифровая модель любого водоема может учитывать сведения о связанных с ним исторических событиях, информацию об антропогенном заселении различных прибрежных территорий и того, как это повлияло на состояние акватории.

«Аэролимнология представляет огромный интерес для гидробиологов, геологов, геофизиков, геоморфологов и многих специалистов многих других направлений. Одновременный сбор данных при аэросъемке акватории и прибрежных территорий, автоматизированная обработка больших объемов информации позволяют реализовать комплексный, более точный и эффективный подход к лимнологическим исследованиям и находить новые знания на стыке различных научных дисциплин», — рассказывает доктор географических наук, ведущий научный сотрудник лаборатории географии и гидрологии Владимир Анохин.

В следующий полевой сезон планируется проведение масштабных работ на Ладожском озере — крупнейшем из европейских великих озер — в рамках развития аэролимнологии с использованием созданных в СПб ФИЦ РАН БпЛА. В процессе проведения этих работ будут разрабатываться методические подходы использования технологий искусственного интеллекта для обработки полученных комплексных данных о состоянии водоема.

News article publications

Read also

С помощью ИИ ученые смогли описывать солнечную активность в реальном времени
Это важно для прогнозирования и ее негативных эффектов на линии электропередач, космическую технику и авиацию
Artificial intelligence
Astrophysics
Mathematical modeling
New techniques
16 July 2023
Роем дронов теперь можно управлять при помощи AR-лука
Система обратной связи подсказывает оператору натяжение виртуальной тетивы, и по нему можно настраивать дальность отправки дрона
Computer science
New techniques
Robotics
2 November 2022
ИИ предсказал выживаемость тяжелых пациентов с коронавирусом
На основе всего 15 показателей точность прогноза составила 92%
Artificial intelligence
Medicine
New techniques
Virology
4 October 2022
Разработан «полуслепой» метод описания квантовых систем
Ученые предложили подход, который позволяет определять состояние квантовой системы, зная лишь часть данных от общего их числа, необходимого для полного описания этой системы. Разработанный метод может помочь предсказывать физические и химические процессы, связанные со свойствами квантовых систем. Помимо использования в химии и физике, предсказание квантовых процессов поможет ученым реализовать алгоритмы для самых различных отраслей — от дизайна лекарств до моделирования материалов.
New techniques
Quantum Chemistry
Quantum Physics
8 February 2024
Алгоритмы машинного обучения ускорят производство сердечных протезов
Ученые предложили использовать искусственный интеллект для разработки новых протезов клапанов сердца. Сочетание моделей машинного обучения совместно с математическими алгоритмами оптимизации позволяет ускорить подбор множественных параметров створок протеза и получить клапан сердца «идеальной» конфигурации в несколько тысяч раз быстрее, чем в случае классической разработки, основанной на многократном цикле изготовления прототипа и его исследования. Оптимизация поможет сократить напряжение, возникающее в створках протезов при работе, а значит, сделает их более долговечными.
Artificial intelligence
Machine learning
Medicine
17 October 2023
Российская база данных позволит обучить ИИ для помощи геологам
Коллектив ученых из AIRI, SberAI, МГУ и Минералогического музея им. А.Е. Ферсмана создал специализированную базу данных из тысяч изображений образцов горных пород. Она поможет обучать ИИ классифицировать минералы и определять их размер, а также оценивать качество работы алгоритмов компьютерного зрения для задач геологии.
Artificial intelligence
Data analysis
Mineralogy
4 September 2023