За допомогою нейросетевих алгоритмів біологи і розробники планують автоматичний визначати види і форми планктону для оцінки екологічного стану унікального озера.
З лютого 1945 року співробітники Іркутського державного університету ведуть безперервні спостереження планктонної спільноти озера Байкал. Навпроти біостанції НДІ біології ІДУ в стежці Великі Коти на відстані 2.7 км від берега знаходиться так звана «Точка № 1», де щотижня беруться, а потім аналізуються проби фіто- і зоопланктону з глибин від 0 до 800 метрів. У ранні роки ці дослідження велися для оцінки рибопродуктивності озера. Наприклад, основу живлення байкальського омуля становить зоопланктон, який, у свою чергу, харчується фітопланктоном. Тому розмір популяції риб залежить від видового складу і чисельності мікроскопічних водоростей. Зараз же моніторинг планктону озера потрібен в першу чергу для оцінки екологічного стану самого Байкалу.
"Спільнота фіто- і зоопланктону є по суті фундаментом всієї екосистеми Байкалу. Розуміючи процеси в цьому фундаменті, їх динаміку, ми можемо робити прогнози щодо векторів розвитку всієї екосистеми озера. Моніторинговий проект «Точка № 1» унікальний тим, що дозволяє зробити аналіз на основі довготривалих і безперервних рядів спостережень, накопичених за 75 років, - розповідає Максим Тимофєєв, доктор біологічних наук, директор НДІ біології ІДУ. - Найбільші час і трудовитрати йдуть в частині мікроскопування і розпізнавання видів і форм планктону в пробах. Це може зробити тільки фахівець. Причому не простий біолог, а фахівець з груп аналізованих в пробі. Одні з них спеціалізуються на фітопланктоні, інші на зоопланктоні. Підготовка такого фахівця, здатного розрізнити, наприклад, 400 форм фітопланктону, займає роки ".
Через це в останні роки проект «Точка № 1» перебував під загрозою закриття - методика розпізнавання даних, яку зараз застосовують у проекті, технологічно застаріла. Для підтримки проекту знадобилося б кілька десятків фахівців високого рівня, згодних при цьому на виконання рутинних операцій. Щоб зберегти і продовжити розвивати унікальний проект об'єднаної команда вчених і розробників створює нейросетевий алгоритм, який буде автоматично розпізнавати і класифікувати мікроорганізми в пробах байкальської води.
Для навчання алгоритму вчені з НДІ біології ІДУ надали понад 1000 знімків кожного виду байкальського планктону розробникам моделей штучного інтелекту для вивчення морських екосистем MaritimeAI. На основі цих даних буде створено механізм класифікації видів планктону з використанням Yandex DataSphere - сервісу Yandex.Cloud для аналізу даних, розробки та експлуатації моделей машинного навчання. Зображення мікроорганізмів будуть передаватися в Yandex.Cloud прямо з мікроскопів лабораторії НДІ біології ІДУ. Передбачається, що алгоритм зможе визначати до 99% всіх видів планктону, а фахівці інституту біології контролюватимуть якість його роботи.
"Ми навчаємо алгоритми за допомогою досить стандартного в цій галузі алгоритму градієнтного спуску з варіаціями, але більшу увагу ми приділяємо архітектурі нейронних мереж. Колеги з НДІ збирають зображення об'єктів з-під мікроскопа, і ми починаємо навчання нейромереж з вже зібраного масиву зображень. Звичайно, ніхто не може говорити про масив зображень за 75 років спостережень, адже можливість зберегти зображення з мікроскопа на комп'ютер з'явилася не так давно, але одним з важливих моментів у нашій роботі стала зміна процесу аналізу таким чином, щоб надалі накопичення зображень було його невід'ємною складовою частиною ", - коментує Сергій Орєшков з MaritimeAI.
Хоча зараз існує багато онлайн-проектів із залучення наукових волонтерів до обробки великих масивів даних, наприклад, для класифікації астрономічних знімків або визначення тварин на відеозаписах, у завданні розпізнавання байкальських мікроорганізмів у пробах важливий саме досвід фахівців, на допомогу яким і створюється новий нейроінтерфейс. Водночас допомога волонтерів може бути корисною в процесі створення самої нейромережі. Для навчання алгоритмів важливо надавати їм якісні розмічені дані - цим завданням якраз і могли б зайнятися добровільні помічники науки. Для них фахівці MaritimeAI готують інтерфейси проекту Яндекс.Толоки. Робочий прототип нейромережі дослідники і розробники обіцяють представити вже цього літа.
За матеріалами прес-релізу Яндекс.