Forscher der Rutgers University-New Brunswick haben ein Tool für künstliche Intelligenz (KI) entwickelt, mit dem gefährdeten Wallebensraum vorhersagen werden und die Schiffe entlang der Atlantikküste leiten, um sie zu vermeiden. Das Tool soll tödliche Unfälle verhindern und Erhaltungsstrategien und verantwortungsbewusste Ozeanentwicklung beeinflussen.
Unter Verwendung eines KI-betriebenen Computerprogramms, das aus Mustern erfährt, die zwischen zwei großen Datenbanken erkannt wurden, sagten die Forscher, dass ihre Methode die gegenwärtigen Fähigkeiten zur Überwachung des Ozeans für die Verteilung wichtiger Meeresarten, wie den von der Kritik gefährdeten Nordatlantik-Recht, verbessert habe. Nordatlantische Rechtswale sind seit 1970 nach dem Gesetz über gefährdete Arten als gefährdet. Laut der US -amerikanischen Ozean- und Atmosphärenverwaltung gibt es noch rund 370 Personen, darunter etwa 70 reproduktiv aktive Frauen.
Der Bericht der Forscher wurde in veröffentlicht in Natural Scientific Reports.
Die Bemühungen wurden von Ahmed Aziz Ezzat, einem Assistenzprofessor am Abteilung für Industrie- und Systemtechnik an der School of Engineering, und Josh Kohut, Professor für Meereswissenschaften, geführt, der im Januar Dekanin an der School of Environmental and Biological Sciences wurde . Ezzat leitet eine Forschungsgruppe für angewandte maschinelles Lernen für Engineering und physische Wissenschaften. Jiaxiang Ji, der Erstautor der Zeitung und Doktorandin an der School of Engineering, trug erheblich zum Projekt bei.
Kohut verglich die Ausgabe des Programms mit dem, was gelernt werden könnte, indem die Bewegungen von Menschen in einem Haus verfolgt und festgestellt wurden, ob es in der Küche Essen und einen Fernseher in der Höhle gibt. Solche Faktoren könnten bestimmen, warum Menschen zu bestimmten Tageszeiten dort sind. Er erkannte bestimmte Muster, sagte er, vermittelte prädiktive Kraft.
„Mit diesem Programm korrelieren wir die Position eines Wales im Meer mit Umweltbedingungen“, sagte Kohut. „Dies ermöglicht es uns, über die Entscheidungsfindung viel besser informiert zu werden, wo sich die Wale befinden. „
Zunächst versuchten die Forscher, hochauflösende Modelle der Präsenz des North Atlantic Right Whale zu entwickeln, um die verantwortungsvolle Entwicklung und den Betrieb von Offshore-Windparks zu unterstützen. Sie sagten jedoch, dass die Ergebnisse weitaus breitere Auswirkungen haben und die Details als Nachtrag zu ihrem Forschungsarbeit öffentlich gemacht haben.
„Diese Werkzeuge sind wertvoll und würden jedem, der in der blauen Wirtschaft beteiligt ist, solide zugute kommen – einschließlich Fischen, Versand und Entwicklung alternativer Energieformen nachhaltig“, sagte Ezzat. „Dieser Ansatz kann eine kluge und umweltverträgliche Nutzung dieser Gewässer unterstützen, damit wir unsere wirtschaftlichen Ziele erreichen und gleichzeitig sicherstellen, dass wir den Umweltlebensraum dieser Kreaturen nur minimaler Schaden zufügen.“
Im Gegensatz zu typischen Computerprogrammen, bei denen Anweisungen explizit ausgeschrieben werden, analysierte das von den Forschern verwendete maschinell-lernende Programm große Datensätze, um Muster und Beziehungen zu entdecken. Als das KI -Programm auf mehr Daten stieß, stellte es sein internes Modell an, um bessere Vorhersagen oder Klassifizierungen zu treffen.
„Das Ergebnis des maschinellen Lernmodells ist im Grunde eine Vorhersage, wo und wann Sie eine höhere Wahrscheinlichkeit haben, auf ein marinen Säugetier zu stoßen“, sagte Ezzat und beschrieb, was er als „Wahrscheinlichkeitskarte“ charakterisierte.
Zu den vom Computermodell analysierten Informationen gehören alle von Wissenschaftlern im Rutgers University Center for Ocean beobachteten Führung von Wissenschaftlern aus dem Rutgers University Center für Ozeanbeobachtungsführung, als sie bis dahin von der damaligen Assistenzprofessorin Scott Glenn eingerichtet wurden Die Abteilung für Marine und Küstenwissenschaften. Die Analyse umfasste auch Satellitendatenprodukte, die von der University of Delaware öffentlich verfügbar gemacht wurden.
Die Unterwassersiegelflugzeuge sind autonome, torpedoförmigen Gefäße, die sich unter der Meeresoberfläche der mittleren Atlantikküste entfernen. Sie sollen viele verschiedene Aspekte des Meerwassers messen, einschließlich Temperatur, Salzgehalt, Stromfestigkeit und Chlorophyllspiegel. Die Segelflugzeuge springen auch Schallwellen von Fischschulen ab, um ihre Größe zu messen und die Unterwasseranrufe von Walen und anderen Meeressäugetieren aufzunehmen und sie zeitlich und räumlich zu lokalisieren. Satellitendaten umfassen unter anderem Messungen der Meeresoberflächentemperatur, der Wasserfarbe und der Fronten.
„Wir hatten die Daten, aber bis jetzt konnten wir die beiden Sätze nicht platzieren – diese Erkennungen darüber, wo die Wale sind und wie die Umgebung an diesen Orten zusammen ist -, sagte Kohut. „Dies ist eine Demonstration der Befugnis, KI -Methoden anzuwenden, um unsere Fähigkeit zur Vorhersage oder Schätzung dieser Wale voranzutreiben.“
Weitere Rutgers -Wissenschaftler in der Studie waren: Laura Nazzaro, Labormanagerin der Abteilung für Marine- und Küstenwissenschaften; und Jeeva Ramasamy, ein Grundstudium mit Schwerpunkt Informatik.
