Koruma uzmanları, dünya genelindeki su altı görüntülerini tarayarak terkedilmiş veya kaybolmuş balıkçılık ağlarını, yani hayalet ağları, tespit edebilen yeni bir yapay zeka aracı geliştirdi.
Her yıl, dünya genelindeki balıkçılık ekipmanının yaklaşık %2’si kaybolmakta ve bunun sonucunda denizlerde yaklaşık 80.000 kilometrekarelik balıkçılık ağı kaybolmaktadır. Bu ağlar, foklar, deniz kaplumbağaları ve yunus gibi deniz yaşamını tehdit etmekte; terkedilmiş ağlara dolaşan hayvanlar boğulmaktadır. Ayrıca, kaybolan balıkçılık ekipmanları sularda parçalanarak büyük bir plastik kirliliği kaynağı haline gelmektedir.
Terkedilmiş balıkçılık ağlarının okyanus veya deniz tabanında tespit edilmesi oldukça zordur. Bu ağlar, genellikle parmak kalınlığında olup, su altı görüntülerinde neredeyse görünmezdir.
Hayalet Ağların İzini Sürmek
Terkedilmiş ağların tam konumlarını tespit edebilmek için WWF Almanya ve ortakları Accenture ile Microsoft’un AI for Good Lab, GhostNetZero.ai adlı bir çevrimiçi platform geliştirdi. Bu platform, araştırma enstitüleri, hükümetler, açık deniz rüzgar enerjisi şirketleri ve bu tür taramaları düzenli olarak gerçekleştiren diğer gruplardan yüksek çözünürlüklü su altı verilerini topluyor.
GhostNetZero.ai platformuna entegre edilmiş bir Konvolüsyonel Sinir Ağı (CNN), DeepLabV3‘ü ResNet50 omurgası ile kullanarak sonar verilerini tarıyor. Bu yapay zeka, sonar taramalarında hayalet ağları %94 doğrulukla tespit ediyor.
WWF Almanya’nın hayalet ağlar projesi yöneticisi Gabriele Dederer, “Her bir sonar görüntüsünde coğrafi konum ve diğer türden metadata yer aldığından, eğer yapay zeka bir sonar görüntüsünde hayalet bir ağı tespit ederse, bu ağın tam olarak nerede olduğunu bize söyleyebilir.” dedi.
Yerel İş Birlikleri ile Ağların Kurtarılması
Bir hayalet ağ tespit edildiğinde, Dederer ve ekibi yerel dalgıçlar ve balıkçılarla iş birliği yaparak bu ağların nasıl çıkarılacağını belirliyor. Ekip, yerel ortaklardan ağların yapay zekanın düşündüğü yerde olup olmadığını doğrulamalarını ve ağların yaklaşık boyutları gibi daha ayrıntılı bilgiler sunmalarını talep ediyor.
Daha sonra, yerel denizcilik ve koruma gruplarına, terkedilmiş ağların çıkarılması için gerekli lojistik süreci başlatmaları kalıyor. Dederer, “Dalgıçlar bize bu ağların büyük mü yoksa küçük mü olduğunu belirlemede yardımcı olurlar ve hangi büyüklükte bir kurtarma gemisinin gerektiğini tahmin edebilirler.” dedi. “Bizim çalışmalarımız, bölge bazında değerlendirilmelidir ve eğer bölgede zaten bir yerel protokol varsa, biz de buna dahil olacağız çünkü bu çıkarma işlemi çok büyük bir lojistik ve mali yük.” şeklinde ekledi.
WWF Almanya, şu anda Fransa, Estonya ve İsveç’teki yerel ekiplerle yakın iş birliği yapıyor ve gelecekte ortaklıklarını genişletmeyi planlıyor.
Dederer, birkaç yıl önce kalabalık kaynaklı sonar verilerini analiz etme fikrini geliştirdi. Fakat, Accenture ve Microsoft onun çabalarını duyduktan sonra yardımcı olmayı teklif ettiklerinde, projenin yapay zeka entegrasyonu bu yıl başında gerçekleşebildi.
Konvolüsyonel sinir ağı, Microsoft Azure bulutunda barındırılmakta ve PyTorch kütüphaneleri kullanılarak geliştirilmiştir. NVIDIA A100 TensorCore GPU’lar eğitim ve tahmin işlemleri için kullanılmaktadır.
Microsoft’un proje ile olan bağlantı danışmanı Christian Bucher, yerel ekiplerle çalışmanın bir diğer avantajının, onların sahadaki doğrulamalarının modelin doğruluğuna ve verimliliğine geri besleme olarak girdi sağlamak olduğunu belirtti. “Yapay zeka, büyük ölçüde bir kalıp tanıma meselesidir ve biz, sonar görüntülerindeki hayalet ağların farklı türlerini tespit etmek için PyTorch’u kullandık çünkü hayalet ağların sonar görüntüleri neredeyse her zaman farklıdır.” dedi. “Sonuçta, bu nispeten basit bir makine öğrenimi görevi ve segmentasyon işini nasıl yaptığımızı çözdüğümüzde %94 doğruluk elde ettik.” ifadelerini kullandı.
Daha fazla bilgi için, hayalet ağlarla ilgili çabalar hakkında buradan ve ek haber buradan daha fazla bilgi alabilirsiniz.
