Компания Intel рассказала о своем проекте по спасению коралловых рифов

Компания Intel впервые рассказала о проекте, над которым она работает с Accenture и экологическим фондом Sulubaaï. Проект, под названием CORaiL, представляет собой решение на базе искусственного интеллекта, предназначенное для мониторинга, характеристики и анализа устойчивости коралловых рифов. CORaiL начал работу еще в мае 2019 года на рифе, окружающем остров Пангаталан на Филиппинах, и к настоящему времени собрал около 40 000 изображений.
Компания Intel рассказала о своем проекте по спасению коралловых рифов
Intel

Изображения, собранные в рамках проекта, позволяют исследователям оценивать здоровье рифов в режиме реального времени. Intel отмечает, что проект имеет важное значение, потому что коралловые рифы являются одними из самых разнообразных экосистем в мире. Более 800 видов кораллов обеспечивают среду обитания и убежище примерно для 25% мировой морской жизни. Рифы также приносят пользу людям, защищая береговые линии от тропических штормов, обеспечивая продовольствием и доходом 1 миллиард человек, а также ежегодно генерируя 9,6 миллиарда долларов в сфере туризма и отдыха.

РЕКЛАМА – ПРОДОЛЖЕНИЕ НИЖЕ

Традиционно мониторинг коралловых рифов осуществляется дайверами, которые собирают данные под водой или вручную снимают видеоматериалы и фотографии рифа, которые анализируются позже. Недостатки этих процессов заключаются в том, что дайверы могут вмешиваться в поведение диких животных и непреднамеренно влиять на результаты исследований. А также, количество времени, которое дайверы могут находиться под водой, ограничено примерно 30 минутами.

Проект CORaiL размещает интеллектуальные подводные видеокамеры, оснащенные специальной системой VASP, которая может обнаруживать и фотографировать рыбу, когда она проплывает. VASP использует искусственный интеллект для подсчета и классификации жителей океана, собранные данные отправляются на панель мониторинга, предоставляя исследователям аналитические данные и информацию о динамике изменений в режиме реального времени.