Sains & Teknologi

Eksplorasi Laut Dalam Terbantu dengan Robot dan Kecerdasan Buatan

Durasi Baca: 3 menit

Kecerdasan buatan (AI) dapat membantu para ilmuwan memberi informasi baru tentang berbagai spesies yang hidup di dasar laut, menurut penelitian baru yang dipimpin oleh University of Plymouth.

Dengan meningkatnya ancaman terhadap lingkungan laut, para ilmuwan sangat membutuhkan informasi lebih lanjut tentang apa yang menghuni dasar laut untuk menginformasikan konservasi dan pengelolaan keanekaragaman hayati.

Autonomous Underwater Vehicles (AUV) yang dipasang dengan kamera terbaru sekarang dapat mengumpulkan sejumlah besar data, tetapi tantangan masih terjadi karena manusia harus memprosesnya.

Dalam sebuah studi baru yang diterbitkan dalam Marine Ecology Progress Series atau Seri Kemajuan Ekologi Laut , ilmuwan kelautan dan ahli robotika menguji efektivitas sistem visi komputer (CV-Computer Vision) dalam berpotensi memenuhi peran itu.

Hasil menunjukkan rata-rata keakuratan sekitar 80% dalam mengidentifikasi berbagai hewan dalam gambar di dasar laut, tetapi bisa mencapai keakuratan 93% untuk spesies tertentu jika cukup data digunakan untuk melatih algoritma.

Menurut para ilmuwan, hal ini menunjukkan CV bisa segera dipergunakan secara rutin untuk mempelajari hewan dan tumbuhan laut dan mengarah pada peningkatan besar dalam ketersediaan data untuk penelitian konservasi dan pengelolaan keanekaragaman hayati.

Bintang laut besar (mungkin spesies Hymenaster genus ). 
Hewan ini langka dan hanya terlihat beberapa kali di dasar laut dalam
Kredit: Universitas Plymouth

Seorang mahasiswa Ph.D, Nils Piechaud, penulis utama studi ini, mengatakan: “Kendaraan otomatis adalah alat vital untuk mensurvei area dasar laut yang lebih dalam dari 60m (kedalaman yang dapat dicapai sebagian besar penyelam). Tetapi saat ini kami tidak dapat menganalisis secara manual lebih dari satu fraksi dari data itu. Penelitian ini menunjukkan AI adalah alat yang menjanjikan tetapi AI masih bisa membuat kesalahan sebanyak satu dari lima kali analisa, jika digunakan untuk mengidentifikasi hewan dalam gambar kami.

Ikan pari berenang dekat kendaraan otomatis. Bola kelabu, sebelah kiri ikan pari, adalah xenophyophore – organisme bersel tunggal terbesar yang diketahui di planet ini. Kredit: Universitas Plymouth

“Ini membuatnya menjadi langkah maju yang penting dalam menangani sejumlah besar data yang dihasilkan dari dasar lautan , dan menunjukkan itu dapat membantu mempercepat analisis ketika digunakan untuk mendeteksi beberapa spesies. Tetapi kita tidak pada titik menganggap itu cocok pengganti sempurna untuk manusia pada tahap ini. “

Baca juga:  Kecerdasan Buatan Lebih Mampu Dibanding Manusia dalam Mendeteksi Kanker Paru-Paru

Studi ini dilakukan sebagai bagian dari Deep Links, sebuah proyek penelitian yang didanai oleh Dewan Riset Lingkungan Alam, dan dipimpin oleh Universitas Plymouth, bekerja sama dengan Universitas Oxford, Survei Geologi Inggris dan Komite Konservasi Alam Bersama.

Salah satu AUV nasional InggrisAutosub6000, yang digunakan pada Mei 2016 — mengumpulkan lebih dari 150.000 gambar dalam satu penyelaman dari sekitar 1.200 m di bawah permukaan laut di sisi timur laut Rockall Bank, di Atlantik Timur Laut. Sekitar 1.200 dari gambar-gambar ini dianalisis secara manual, berisi 40.000 individu dari 110 jenis hewan yang berbeda (morfospesies).

AUV Autosub600. Kredit gambar: Divaamon

Para peneliti kemudian menggunakan Google Tensorflow, perpustakaan akses terbuka, untuk mengajar Jaringan Nevoltural (CNN- Convolutional Neural Network) pra-terlatih pada AI dalam mengidentifikasi individu-individu dari berbagai morfospesis laut dalam yang ditemukan dalam gambar AUV.

Baca juga:  Mengejutkan, Gambar Satelit Menunjukkan Ada Keretakan Gletser Utama di Greenland!

Keakuratan anotasi manual oleh manusia dapat berkisar dari 50 hingga 95%, tetapi metode ini lambat dan bahkan spesialis sangat tidak konsisten seiring waktu dan antar tim peneliti. Metode otomatis ini mencapai akurasi sekitar 80%, mendekati kinerja manusia dengan kecepatan yang jelas dan keunggulan konsistensi konsistensi.

Animasi ini menunjukkan bagaimana kendaraan otonom bawah laut dapat digunakan untuk menilai kehidupan di dasar laut. Kredit: Universitas Plymouth

Meskipun penelitian ini tidak menganjurkan penggantian anotasi manual, tetapi penilitian ini menunjukkan bahwa ahli biologi kelautan dapat dapat mengimplementasikan AI untuk tugas-tugas tertentu dengan hati-hati dalam menilai keandalan prediksi mereka. Ini akan sangat meningkatkan kapasitas para ilmuwan untuk menganalisis data mereka.

Baca juga:  Penyusutan Keragaman Hayati Mengancam Hidup Manusia, Penelitian Memperingatkan

Para peneliti mengatakan kombinasi pengetahuan ekologis spesialis dengan kapasitas AUV teknologi tinggi untuk mensurvei area besar dasar laut, didukung dengan kapasitas pemrosesan data cepat AI, akan dapat sangat mempercepat eksplorasi laut dalam, dan memperluas pemahaman kita tentang ekosistem laut.

Kerry Howell, Associate Professor di Ekologi Kelautan dan Investigator Utama untuk proyek Deep Links, menambahkan: “Sebagian besar planet kita adalah laut dalam, area luas di mana kita memiliki kesenjangan pengetahuan yang sama besarnya. Dengan meningkatnya tekanan pada lingkungan laut termasuk perubahan iklim, sangat penting bagi kita untuk memahami lautan kita dan habitat serta spesies yang ditemukan di dalamnya. Dalam era robot dan kendaraan otomatis, data besar, dan penelitian terbuka global, pengembangan alat AI memiliki potensi untuk membantu mempercepat kita dalam memperoleh pengetahuan dan kemajuan yang menarik dan sangat dibutuhkan. “

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *