Южно-Камчатский заказник включен в Список Всемирного культурного и природного наследия ЮНЕСКО. Курильское озеро, расположенное на охраняемой территории, – крупнейшее в Азии нерестилище нерки. В пределах России этот вид можно встретить только у берегов Камчатки и Сахалина.
Перед разработчиками стояла задача – разработать ML-модель машинного обучения для детекции нерки, проходящей через рыбоучётное заграждение КамчатНИРО (Камчатского научно-исследовательского институт рыбного хозяйства и океанографии). Качество распознавания объектов оценивалось по коэффициенту Жаккара (пересечение над объединением областей детекции предсказанной и настоящей области). Интеллектуальная система способна в режиме реального времени собирать и отправлять информацию о ситуации в акватории сотрудникам заповедника. На основании этих данных они смогут устанавливать квоты на вылов нерки.
Важно: автоматика способна мониторить не только пути миграции и численность рыб в акваториях – цифровая система применима для детекции любых движущихся объектов. К примеру, животных и людей, а также наземного и водного транспорта. Используя одну нейросетевую систему, заповедник сможет полностью закрыть задачи по глубинному наблюдению за фауной.
Основа решения – это сильная модель, способная работать в различных погодных условиях. Однако, главная сложность была в создании практичного инструмента для ученых-океанологов и сотрудников службы мониторинга Южно-Камчатского заказника. Нам удалось разработать интерактивного ассистента разметки, а также инструменты аналитики. Нейросеть способна вести подсчет уникальных рыб, животных или людей. Сервис аналитики предоставляет отчет о количестве объектов от геопозиции и времени, предоставляет тепловую карту перемещения на местности» сказал Тимур Ионов, сотрудник лаборатории нейронных систем и глубокого обучения Центра ИИ МФТИ, принимавший участие в разработке.
В ближайших планах команды разработчиков – адаптировать интеллектуальную систему для работы на других заповедных территориях России. Также инженеры продолжат обучение нейросети для мониторинга популяции нерки на основании архивных данных Камчатского научно-исследовательского институт рыбного хозяйства и океанографии.
