Spring til indhold
Forside

Kunstig intelligens opdager miljoeproblemer i havet

Nyhed

Kunstig intelligens opdager miljøproblemer i havet

Vi ved, at der sker store ændringer i havet. Temperaturerne stiger, og mange havmiljøer over hele kloden lider under forsuring samt plastikforurening og kemisk forurening.

FN’s verdensmål nr. 14 har som ambition, at vi skal bevare og beskytte jordens marine og kystnære økosystemer, men for at gøre det skal vi vide mere om, hvad der virkelig foregår dybt nede i havet. Og det er svært at undersøge. Manuel dataindsamling til søs er dyrt og mere eller mindre umuligt at udføre over længere perioder, men forskningsprojektet ”Marine analytics using computer vision” har til formål at ændre dette.

Nyhed

Kunstig intelligens opdager miljøproblemer i havet

Vi ved, at der sker store ændringer i havet. Temperaturerne stiger, og mange havmiljøer over hele kloden lider under forsuring samt plastikforurening og kemisk forurening.

FN’s verdensmål nr. 14 har som ambition, at vi skal bevare og beskytte jordens marine og kystnære økosystemer, men for at gøre det skal vi vide mere om, hvad der virkelig foregår dybt nede i havet. Og det er svært at undersøge. Manuel dataindsamling til søs er dyrt og mere eller mindre umuligt at udføre over længere perioder, men forskningsprojektet ”Marine analytics using computer vision” har til formål at ændre dette.

På Limfjordsbroens piller - ni meter under overfladen af fjordens urolige vand - er der installeret tre undersøiske kameraer. De sender direkte videomateriale, der sporer enhver bevægelse og ændring i vandets tilstand og vil blive brugt til at udvikle algoritmer, der kan identificere arter og aktiviteter i farvande med skiftende sigtbarhed.

Projektforskerne samarbejder med den danske virksomhed Ambolt og det amerikanske firma Kitware, der specialiserer sig i at anvende AI/datamatsyn på forskellige områder. Målet med projektet er at udvikle et system, der automatisk analyserer de undersøiske forhold.

På den måde kan vi producere værdifulde datasæt, der både er mere omfattende og meget mere varierede end de data, du er i stand til at indsamle på anden vis. Dette kan vise sig nyttigt for havbiologer og andre, der arbejder med at forstå og løse problemer i havet.

Projektet er finansieret af Danmarks Frie Forskningsfond.


Kontakt

Professor Thomas B. Moeslund and Ph.D. Malte Pedersen, Institut for Arkitektur og Medieteknologi.