Her geçen gün okyanuslara daha fazla plastik çöp atılıyor. Uydu görüntüleri, kıyılarda ve denizde biriken çöplerin tespit edilerek ortadan kaldırılmasına yardımcı olabilir.
Bir araştırma ekibi, görüntüler kısmen bulutlarla kaplı veya hava koşulları puslu olsa bile, uydu görüntülerinde yüzen plastikleri eskisinden çok daha doğru bir şekilde tanıyan yeni bir yapay zeka modeli geliştirdi.
Toplumumuz büyük ölçüde plastik ürünlere güveniyor ve gelecekte plastik atık miktarının artması bekleniyor. Uygun şekilde atılmaz veya geri dönüştürülmezse büyük kısmı nehirlerde ve göllerde birikir. Sonunda okyanuslara akacak ve burada dalgaların karaya attığı odun ve algler gibi doğal malzemelerle birlikte deniz döküntülerinin bir araya gelmesine neden olacak.
Wageningen Üniversitesi ve EPFL araştırmacılarının yakın zamanda iScience’da yayınlanan yeni bir çalışması , uydu görüntülerinde gösterilen deniz enkazının olasılığını tahmin eden yapay zeka tabanlı bir dedektör geliştirdi. Bu, okyanuslardaki plastik çöplerin gemilerle sistematik olarak temizlenmesine yardımcı olabilir .
Yapay zeka ile uydu görüntüleri arasında arama yapma
Deniz enkazı birikimleri, dünya çapında her 2-5 günde bir kara kütleleri ve kıyı alanlarındaki kıyı bölgelerini yakalayan, ücretsiz olarak erişilebilen Sentinel-2 uydu görüntülerinde görülebilir. Bunların terabaytlarca veri miktarı olması nedeniyle, verilerin derin sinir ağları gibi yapay zeka modelleri aracılığıyla otomatik olarak analiz edilmesi gerekiyor.
Wageningen Üniversitesi’nde Yardımcı Doçent Marc Rußwurm şöyle diyor: “Bu modeller, dünya çapındaki konumlardaki uydu görüntülerinde binlerce deniz enkazını görsel olarak tespit eden oşinograflar ve uzaktan algılama uzmanları tarafından sağlanan örneklerden öğreniyor. Bu şekilde, ‘eğitildi’ ‘Plastik kalıntıları tanıyan model.”
Zorlu koşullarda gelişmiş algılama
Araştırmacılar, Sentinel-2 uydu görüntülerindeki her piksel için deniz enkazının mevcut olma olasılığını tahmin eden yapay zeka tabanlı bir deniz enkaz dedektörü geliştirdi. Dedektör, bu soruna yönelik mevcut sınırlı eğitim verilerinden en iyi şekilde yararlanmayı amaçlayan veri merkezli yapay zeka ilkelerine göre eğitilir.
Bunun bir örneği, uzmanlardan gelen manuel açıklamaları görüntülerde görünen kalıntılara tam olarak yapıştıran bir bilgisayarlı görme algoritmasının tasarımıdır. Bu araçla, oşinograflar ve uzaktan algılama uzmanları, taslakların manuel olarak tıklatılmasında daha az hassas davranarak daha fazla eğitim verisi örneği sağlayabilirler.
Genel olarak, iyileştirme algoritmasıyla birleştirilen bu eğitim yöntemi, derin yapay zeka algılama modelini, deniz enkazı nesnelerini önceki yaklaşımlara göre daha iyi tahmin etmeyi öğretir. Rußwurm şöyle diyor: “Dedektör daha zorlu koşullarda bile doğruluğunu koruyor; örneğin bulut örtüsü ve atmosferik pus, mevcut modellerin deniz çöplerini tam olarak tanımlamasını zorlaştırdığında.”
