Mercan resifleri bir diğer adıyla mercan kayalıkları, sıcak denizlerin sığ kıyılarında görülen, bitkisel ve hayvansal organizmaların oluşturduğu yığılımlardır. Su ekosistemi için çok önemlidir. Örneğin birçok canlı, üreme için bu resiflere gelir, su altı karbon çevrimleri buralarda olur. Küresel ısınmayla bu resifler ciddi tehlike altında, bu yüzden deniz biyolojistleri, mercan resiflerini izlemek ve korumak için yeni AI araçlarına başvuruyor.

Google ve CSIRO (Australia Commonwealth Scientific and Industrial Research Organisation), canlı kamera görüntülerinden dikenli taç denizyıldızı (COTS-Crown of thorns starfish) popülasyon artışını saptamak için bilgisayarlı görü modelleri kullanan bir projede birleşti. Bu proje, bilim insanlarının büyük resiflere hasar verebilecek olan popülasyon artışlarını takip edebilmesini sağlıyor.

Mercan resifleri, okyanus tabanlarının %1’inden daha azını kaplamasına rağmen, balıklar, omurgasızlar ve deniz memelileri gibi su ekosistemi canlılarının %25’ine yaşam alanı sağlar. Canlıların yaşam alanı olmasının yanında sahiller için fırtınalarda doğal bir dalga kıran oluşturur, antiviral ilaçlar için çok önemli bileşiklerin hammadde kaynağıdır.

Dikenli taç denizyıldızları Hint-Pasifik bölgesinde bulunur ve sert mercan resiflerinin canlı kısmı olan mercan polipleriyle beslenir. Popülasyon sayısı genellikle düşük olduğu için ekosisteme verdiği hasar gözardı edilebilir seviyededir. Fakat besin akışının değişmesi, deniz yıldızıyla beslenen canlıların azalması nedeniyle denizyıldızı popülasyonunun artması, mercan resifleri üzerinde ciddi hasar oluşturmaya başladı.

Sağlıklı resiflerin 10.000 metrekare başına 30 veya daha fazla yetişkin tarafından tanımlanan COTS salgınlarından veya COTS popülasyonunun resifin büyüyebileceğinden daha hızlı mercan tükettiği durumlarda iyileşmesi yaklaşık 10 ila 20 yıl sürer. İklim değişikliği, kirlilik ve trol avcılığı (su altını tarayarak yapılan zararlı balıkçılık tekniği) gibi çevresel stres kaynakları, mercan resiflerinin kendini iyileştirmesini yavaşlatır, geri döndürülmez zararlara yol açar ve biyoçeşitlilik kaybına yol açar.

Bilim insanları, bu popülasyon artışlarını kontrol etmek için iki yaklaşım uyguluyor; deniz yıldızlarına safra tuzu enjeksiyonu ve popülasyonları direkt olarak sudan uzaklaştırmak. Resiflerin geleneksel kontrol yöntemi olan şnorkel ile dalış, zaman alıcı ve doğruluğu az bir yöntemdir.

TensorFlow blogunda yer alan gönderiye göre, CSIRO, su altı görüntülerini analiz eden ve neredeyse gerçek zamanlı olarak haritalama yapan bir uç ML uygulaması geliştirdi. Bu uygulama NVIDIA Jetson AGX Xavier üzerinde çalışıyor.

Bilim insanları, şnorkel ile denizyıldızı tespitinden çok daha hızlı ve doğru sonuçlar veren, gerçek zamanlı görüntü kullanan bir nesne tespit modeli geliştirdi. Bu model; aydınlık, görünürlük, derinlik, bakış açısı, mercan habitatı ve mevcut olan COTS sayısı gibi çeşitli okyanus koşullarında görüntüleri saniyede 10 karelik hassasiyetle işleyebiliyor.

Gönderiye göre, bir COTS deniz yıldızı tespit edildiğinde, ona zaman ve video karesi üzerinden tespitleri birbirine bağlayan benzersiz bir kimlik izleyici atanır. Denizyıldızının bir sonraki karede nerede olacağını tahmin etmek için optik akış kullanarak ve ardından tespitleri Intersection over Union (IoU) puanlarına dayalı tahminlerle eşleştirerek sonraki karelerdeki tespitler birbirine bağlanıyor.

Araştırma ekibi, toplam COTS sayısını hızlı bir şekilde belirlemek için veri hattının doğruluğuna odaklandı. Jetson AGX Xavier, TensorFlow TensorRT kullanan mevcut 1080p modeli, 11 FPS’te çalıştırıyor ve dizi tabanlı F2 puanı 0.80’e ulaşıyor.720p kullanan model de 22 FPS, 0.78’lik F2 puanı ile çalışıyor.

Resif üzerindeki etiketli COTS (Google/CSIRO)

Projeye açık kaynak olarak herkese açık. Github veya Google Colab üzerinden erişebilirsiniz.

Yazının kaynağına buradan erişebilirsiniz

TensorFlow Blog yazısına buradan erişebilirsiniz.