Штучний інтелект

ШІ зафіксував глобальне поширення цвітіння водоростей

Вчені пов’язують масштабне цвітіння макро- та мікроводоростей зі змінами клімату, течій і поживних речовин, що загрожує екосистемам і туризму.


Підписуйтеся на нас в Гугл Новини, а також читайте в Телеграм і Фейсбук


Зростає кількість доказів того, що глобальне цвітіння плаваючих водоростей охоплює дедалі більші площі Світового океану, а застосування штучного інтелекту вперше дозволило зафіксувати ці зміни в глобальному масштабі.

Саргасум, спостережуваний під час експедиції з відбором проб. Джерело: Саллі Салліван

Дослідження, виконане вченими Університету Південної Флориди та Національної адміністрації з океану та атмосфери, ґрунтується на аналізі супутникових даних. Штучний інтелект — це «метод машинного навчання», здатний обробляти великі масиви інформації. Результати опубліковано в журналі Nature Communications. Дослідження охоплює 20-річний період спостережень.

Автори проаналізували як мікроводорості, так і макроводорості. Мікроводорості — це «мікроскопічні фотосинтезуючі організми», що плавають на поверхні океану. Макроводорості — це «великі морські водорості», зокрема саргасум і Ulva. Обидві групи демонструють тенденцію до поширення.

«Наша стаття дає перше глобальне уявлення про плавучі водорості», — зазначає Чуаньмін Ху. Він підкреслює, що сучасний океан сприяє росту макроводоростей. Такі водорості у відкритому океані створюють середовище для морських організмів. Водночас у прибережних зонах вони можуть завдавати шкоди.

Між 2003 і 2022 роками площа цвітіння мікроводоростей зростала приблизно на 1% щороку. Цвітіння макроводоростей зростало значно швидше в окремих регіонах. У тропічній Атлантиці та західній частині Тихого океану приріст сягав 13,4% на рік. Найбільше збільшення біомаси зафіксовано після 2008 року.

Переломні події включають масове цвітіння Ulva в Жовтому морі у 2008 році. Значні цвітіння саргасу спостерігалися в Атлантиці у 2011 році. Подібне явище зафіксували в Східно-Китайському морі у 2012 році. «Ми спостерігаємо перехід до океану, багатого на макроводорості», — зазначає Ху.

Для аналізу було використано 1,2 мільйона супутникових знімків. Модель глибокого навчання — це «алгоритм, що розпізнає складні візуальні патерни». Її навчання тривало кілька місяців. «Ця робота була б неможливою без високопродуктивних обчислень», — наголошує Лін Ці.

Причини розширення цвітіння пов’язують зі стіканням поживних речовин і потеплінням океану. Автори зазначають, що чинники можуть відрізнятися залежно від регіону. Подальші дослідження передбачають аналіз додаткових супутникових даних. «Ми будемо шукати глибше розуміння цих процесів», — зазначає Ці.


Підписуйтеся на нас в Гугл Новини, а також читайте в Телеграм і Фейсбук


Back to top button