Việc săn lùng thủy triều đỏ phụ thuộc vào AI và những người về hưu
IPod được trang bị kính hiển vi và ứng dụng do NASA tài trợ cho phép các tình nguyện viên hỗ trợ cảnh báo những người đi biển, khách du lịch và các nhà nghiên cứu về sự nở hoa của tảo gây hại.
Việc săn lùng thủy triều đỏ phụ thuộc vào AI và những người về hưu
[Ảnh: NASA]
BỞI JACKIE TUYẾT3 PHÚT ĐỌC
Thủy triều đỏ đã biến những bờ biển dài của Florida thành một bãi rác cá thối rữa, và tồi tệ hơn. Trong 10 tháng qua, sự nở rộ của tảo đã giết chết động vật hoang dã, khiến khách du lịch tránh xa và gây ra các vấn đề sức khỏe ở người dân địa phương. Thiệt hại ngày càng lan rộng trong mùa hè này đến nỗi thống đốc bang Florida đã tuyên bố tình trạng khẩn cấp vào tháng trước . Một thuật toán thị giác máy tính có thể giúp hạn chế một số hiệu ứng bằng cách xác định các điểm nóng thủy triều đỏ nhanh hơn các phương pháp hiện tại.
Thủ phạm đằng sau sự nở rộ của loài tảo đặc biệt này là một loại dinoflagellate đơn bào có tên Karenia brevis , giải phóng độc tố thần kinh sau khi chết hoặc bị phá vỡ bởi các chuyển động của đại dương. Những chất độc thần kinh này có thể giết chết động vật, điều đó đủ nguy hiểm đến nỗi nó bị quy trách nhiệm cho cái chết của một con cá mập cá voi và gây ra các vấn đề sức khỏe ở người. Các độc tố thần kinh ở K. brevis cũng có thể bay trong không khí, gây ra các vấn đề về hô hấp ở những người đi biển.
Sự phong phú của tế bào K. brevis thể hiện trên hình ảnh vệ tinh màu đại dương từ hệ thống IRIS. Màu ấm hơn cho thấy mức độ cao của chất diệp lục, một chỉ số của tảo. Khu vực nhiều mây có màu xám. Các vòng tròn cho thấy các vị trí nơi các quan chức đã thử nghiệm các mẫu nước trên mặt đất. [Hình ảnh: FFW / USF / IRIS]
May mắn thay, K. brevis có kiểu bơi rất khác biệt, phóng nhanh trong các tuyến đường có hình xoắn ốc. Với sự tài trợ của NASA, các nhà nghiên cứu của Cơ quan Khí quyển và Đại dương Quốc gia (NOAA), Phòng thí nghiệm Hàng hải Mote và Hệ thống Quan sát Đại dương Vùng Vịnh Mexico (GCOOS) đã chế tạo một công cụ có tên HABscope có thể phát hiện ra các tế bào.
Sau khi lấy được mẫu nước và đặt nó lên một phiến kính, các tình nguyện viên, tất cả những người về hưu hiện đang được đào tạo bởi Phòng thí nghiệm Mote Marine, đã quay video cận cảnh, sử dụng một thiết lập 500 đô la được tạo ra từ iPod, kính hiển vi và 3D được thiết kế đặc biệt bộ chuyển đổi in dấu kết nối hai. Đoạn phim được tải lên đám mây nơi phân tích bằng mô hình thị giác máy tính phát hiện xem các tế bào của K. brevis có trong clip hay không. Nếu chúng có mặt, HABscope sẽ đếm để xác định lượng thủy triều đỏ tại vị trí đó.
Thông tin đó, cùng với các điểm dữ liệu khác như điều kiện gió và dòng nước, đi vào một mô hình khác do NOAA tạo ra, dự đoán điều kiện thở trong vài ngày tới tại một bãi biển cụ thể. Việc thu thập và phân tích dữ liệu tăng tốc sẽ cho phép NOAA tạo ra các cảnh báo hàng ngày, thay vì hàng tuần, mà họ hy vọng sẽ tung ra vào cuối năm nay. Trong khi các cảnh báo không ảnh hưởng nhiều đến đời sống biển , du lịch là một phần rất lớn trong nền kinh tế của Florida. Dự báo được cải thiện có thể giúp mọi người có nguy cơ phát triển các vấn đề sức khỏe tốt hơn khi điều hướng các chuyến đi biển.
Chris Holland của NOAA kiểm tra mẫu nước bằng HABscope, iPod và kính hiển vi kèm theo. [Ảnh: lịch sự của Bob Currier]
Ý tưởng không phải là để ngăn mọi người ra khỏi bãi biển của chúng tôi, theo ông Barb Kirkpatrick, điều tra viên chính của HABscope và giám đốc điều hành của GCOOS. Đến thành phố tìm thấy bãi biển nào họ có thể đến và giữ cho gia đình khỏe mạnh.
Thách thức lớn nhất là thu thập dữ liệu. Không có dữ liệu nào được thiết lập cho K. brevis , vì vậy kỹ sư Bob Currier của HABscope đã phải thu thập 50.000 hình ảnh để cung cấp cho một mô hình được xây dựng bằng khung công tác Tensorflow nguồn mở.
Đây không giống như đào tạo một thuật toán trên ảnh mèo. Không có hình ảnh nào ngoài đó.
HABscope sử dụng mã học sâu của TensorFlow của Google, được triển khai trong Keras. HABscope hiện cắt từng vùng quan tâm khỏi khung và chạy thử nghiệm phân loại nhị phân ( K. brevis hoặc không) bằng cách sử dụng đầu ra để xác định màu của điểm đánh dấu đích. Màu xanh lá cây cho K. brevis , màu đỏ cho không. [Hoạt hình: Robert Currier]
HABscope cuối cùng có thể làm nhiều hơn là chỉ cải thiện dự báo hô hấp. Kirkpatrick cho biết, dữ liệu bổ sung đang gợi ý rằng thủy triều đỏ là bản vá, bản vá và thay đổi từ bãi biển này sang bãi biển khác. Đó là điều mà các nhà khoa học đã có linh cảm trong nhiều năm và chứng minh chắc chắn với việc lấy mẫu thường xuyên với HABscope.
HABscope cũng có thể được huấn luyện để phát hiện các tế bào gây nở tảo khác nhau, có hình dạng khác nhau, kích cỡ khác nhau và có các thuộc tính duy nhất mà thị giác máy tính có thể phân biệt. Các cộng đồng khác bị ảnh hưởng có thể thu thập các tập dữ liệu của riêng họ, sử dụng công nghệ và đưa nó vào hoạt động.
Khoa học di chuyển về phía trước phải là những nỗ lực hợp tác, Mitch Kirkpatrick nói.
Việc săn lùng thủy triều đỏ phụ thuộc vào AI và những người về hưu
[Ảnh: NASA]
BỞI JACKIE TUYẾT3 PHÚT ĐỌC
Thủy triều đỏ đã biến những bờ biển dài của Florida thành một bãi rác cá thối rữa, và tồi tệ hơn. Trong 10 tháng qua, sự nở rộ của tảo đã giết chết động vật hoang dã, khiến khách du lịch tránh xa và gây ra các vấn đề sức khỏe ở người dân địa phương. Thiệt hại ngày càng lan rộng trong mùa hè này đến nỗi thống đốc bang Florida đã tuyên bố tình trạng khẩn cấp vào tháng trước . Một thuật toán thị giác máy tính có thể giúp hạn chế một số hiệu ứng bằng cách xác định các điểm nóng thủy triều đỏ nhanh hơn các phương pháp hiện tại.
Thủ phạm đằng sau sự nở rộ của loài tảo đặc biệt này là một loại dinoflagellate đơn bào có tên Karenia brevis , giải phóng độc tố thần kinh sau khi chết hoặc bị phá vỡ bởi các chuyển động của đại dương. Những chất độc thần kinh này có thể giết chết động vật, điều đó đủ nguy hiểm đến nỗi nó bị quy trách nhiệm cho cái chết của một con cá mập cá voi và gây ra các vấn đề sức khỏe ở người. Các độc tố thần kinh ở K. brevis cũng có thể bay trong không khí, gây ra các vấn đề về hô hấp ở những người đi biển.
Sự phong phú của tế bào K. brevis thể hiện trên hình ảnh vệ tinh màu đại dương từ hệ thống IRIS. Màu ấm hơn cho thấy mức độ cao của chất diệp lục, một chỉ số của tảo. Khu vực nhiều mây có màu xám. Các vòng tròn cho thấy các vị trí nơi các quan chức đã thử nghiệm các mẫu nước trên mặt đất. [Hình ảnh: FFW / USF / IRIS]
May mắn thay, K. brevis có kiểu bơi rất khác biệt, phóng nhanh trong các tuyến đường có hình xoắn ốc. Với sự tài trợ của NASA, các nhà nghiên cứu của Cơ quan Khí quyển và Đại dương Quốc gia (NOAA), Phòng thí nghiệm Hàng hải Mote và Hệ thống Quan sát Đại dương Vùng Vịnh Mexico (GCOOS) đã chế tạo một công cụ có tên HABscope có thể phát hiện ra các tế bào.
Sau khi lấy được mẫu nước và đặt nó lên một phiến kính, các tình nguyện viên, tất cả những người về hưu hiện đang được đào tạo bởi Phòng thí nghiệm Mote Marine, đã quay video cận cảnh, sử dụng một thiết lập 500 đô la được tạo ra từ iPod, kính hiển vi và 3D được thiết kế đặc biệt bộ chuyển đổi in dấu kết nối hai. Đoạn phim được tải lên đám mây nơi phân tích bằng mô hình thị giác máy tính phát hiện xem các tế bào của K. brevis có trong clip hay không. Nếu chúng có mặt, HABscope sẽ đếm để xác định lượng thủy triều đỏ tại vị trí đó.
Thông tin đó, cùng với các điểm dữ liệu khác như điều kiện gió và dòng nước, đi vào một mô hình khác do NOAA tạo ra, dự đoán điều kiện thở trong vài ngày tới tại một bãi biển cụ thể. Việc thu thập và phân tích dữ liệu tăng tốc sẽ cho phép NOAA tạo ra các cảnh báo hàng ngày, thay vì hàng tuần, mà họ hy vọng sẽ tung ra vào cuối năm nay. Trong khi các cảnh báo không ảnh hưởng nhiều đến đời sống biển , du lịch là một phần rất lớn trong nền kinh tế của Florida. Dự báo được cải thiện có thể giúp mọi người có nguy cơ phát triển các vấn đề sức khỏe tốt hơn khi điều hướng các chuyến đi biển.
Chris Holland của NOAA kiểm tra mẫu nước bằng HABscope, iPod và kính hiển vi kèm theo. [Ảnh: lịch sự của Bob Currier]
Ý tưởng không phải là để ngăn mọi người ra khỏi bãi biển của chúng tôi, theo ông Barb Kirkpatrick, điều tra viên chính của HABscope và giám đốc điều hành của GCOOS. Đến thành phố tìm thấy bãi biển nào họ có thể đến và giữ cho gia đình khỏe mạnh.
Thách thức lớn nhất là thu thập dữ liệu. Không có dữ liệu nào được thiết lập cho K. brevis , vì vậy kỹ sư Bob Currier của HABscope đã phải thu thập 50.000 hình ảnh để cung cấp cho một mô hình được xây dựng bằng khung công tác Tensorflow nguồn mở.
Đây không giống như đào tạo một thuật toán trên ảnh mèo. Không có hình ảnh nào ngoài đó.
HABscope sử dụng mã học sâu của TensorFlow của Google, được triển khai trong Keras. HABscope hiện cắt từng vùng quan tâm khỏi khung và chạy thử nghiệm phân loại nhị phân ( K. brevis hoặc không) bằng cách sử dụng đầu ra để xác định màu của điểm đánh dấu đích. Màu xanh lá cây cho K. brevis , màu đỏ cho không. [Hoạt hình: Robert Currier]
HABscope cuối cùng có thể làm nhiều hơn là chỉ cải thiện dự báo hô hấp. Kirkpatrick cho biết, dữ liệu bổ sung đang gợi ý rằng thủy triều đỏ là bản vá, bản vá và thay đổi từ bãi biển này sang bãi biển khác. Đó là điều mà các nhà khoa học đã có linh cảm trong nhiều năm và chứng minh chắc chắn với việc lấy mẫu thường xuyên với HABscope.
HABscope cũng có thể được huấn luyện để phát hiện các tế bào gây nở tảo khác nhau, có hình dạng khác nhau, kích cỡ khác nhau và có các thuộc tính duy nhất mà thị giác máy tính có thể phân biệt. Các cộng đồng khác bị ảnh hưởng có thể thu thập các tập dữ liệu của riêng họ, sử dụng công nghệ và đưa nó vào hoạt động.
Khoa học di chuyển về phía trước phải là những nỗ lực hợp tác, Mitch Kirkpatrick nói.
Nhận xét
Đăng nhận xét