Исследователи из России и Норвегии разработали нейросетевой метод для автоматического обнаружения и классификации океанических вихрей в прикромочной ледовой зоне Антарктики, одной из самых труднодоступных и динамичных зон Мирового океана. Данный подход мониторинг позволит впервые собрать многолетнюю статистику вихревой активности, сообщает ТАСС со ссылкой на Центр научной коммуникации МФТИ.

Прикромочная зона Антарктики долгое время была для учёных своего рода «слепой зоной». Они знали, что там происходят активные вихревые процессы, но у них не было инструментов для их систематического изучения. Проведённая работа показывает, что искусственный интеллект может стать «глазами» исследователей в этих сложных условиях.

Как отмечают учёные, Южный океан, омывающий берега Антарктиды, играет важнейшую роль в формировании климата всей планеты в целом. Здесь происходит обмен теплом и газами между атмосферой и глубинами океана, а также зарождаются тысячи океанических вихрей. Природа этих вихрей пока слабо изучена из-за того, что уже существующие методы спутниковых наблюдений плохо подходят для исследования вихрей, зарождающихся и существующих у кромки льдов.

Исследователи из МФТИ и учёные из Института физики атмосферы РАН (Москва) и зарубежные учёные из Арктического университета Норвегии предположили, что подобные структуры можно выявлять на снимках высокого разрешения, полученных при помощи радаров европейской флотилии зондов Sentinel, при помощи специальных ИИ-алгоритмов, обученных на размеченных экспертами данных.

Руководствуясь этой идеей, исследователи подготовили набор из 234 спутниковых снимков и использовали их для обучения одной из самых передовых нейросетевых архитектур для распознавания объектов алгоритма YOLOv11. Для повышения качества её работы учёные дополнили разрабатываемую систему при помощи специального алгоритма, позволяющего разбивать большие снимки высокого разрешения на множество перекрывающихся фрагментов, более удобных для анализа при помощи ИИ.

Последующие проверки показали, что комбинация из этих алгоритмов позволяет выявлять океанические вихри у кромки льдов Антарктики с точностью в 78–83%, что в перспективе позволит использовать радарные снимки для постоянных наблюдений за этими структурами. Также исследователям удалось открыть множество относительно небольших, но мощных вихрей, потенциально играющих важную роль в климатических процессах.