12 тысяч проб

Как биологи приручили нейросеть

и наоборот

Планктон — это основа любой водной экосистемы. По составу видов фитопланктона и зоопланктона и их численности можно судить о состоянии здоровья всего водоема.

PLANKTON_2022

С 1945 года ученые НИИ биологии Иркутского университета следят за состоянием фито- и зоопланктона озера Байкал. Это самый длительный проект экологического мониторинга планктона в истории науки.

BAIKAL_2022

Каждые 7-10 дней ученые берут пробы воды Байкала с глубин от 0 до 250 метров. Раньше пробы тщательно изучали под микроскопом и вручную заносили информацию в специальные карточки.

BAIKAL_2022

На эту рутинную работу уходило больше тысячи часов в год, а весь объем полученных данных было трудно анализировать.

В 2021 году фонд «Озеро Байкал», ученые НИИ биологии Иркутского университета, команда Yandex Cloud и разработчики Maritime AI подключили к проекту искусственный интеллект.

BAIKAL_2022

Изображения проб с микроскопа в лаборатории автоматически передаются в специальную систему. Алгоритм определяет виды зоопланктона и автоматически заносит информацию в карточки.

Теперь мы можем еще точнее знать, как себя чувствует планктон, а значит — вся экосистема Байкала. А ученые смогут уделять больше времени научным открытиям.

Алгоритм уже выложен в opensource. Ученые в любой точке мира могут разрабатывать собственные системы мониторинга зоопланктона в водоемах.

BAIKAL_2022

С глубины 250 метров
до алгоритма

С 1945 года ученые каждую неделю
берут пробы воды с глубины от 0 до 250 метров в одной точке озера Байкал

Самый длительный проект экологического
мониторинга планктона в истории науки

Из поселка Большие Коты пробы с «рачками» отправляются в Иркутск

Ученые НИИ биологии Иркутского университета изучают состав мельчайших «рачков»

Мельчайший рачок эпишура — один из главных санитаров озера

Ученые тщательно исследуют пробы под микроскопом и умеют на глаз распознать более 400 видов и форм зоопланктона

Для этого нужно три высококвалифицированных
специалиста и до 3000 часов в год

В 2022 году на помощь ученым пришла уникальная нейросеть. Над ее созданием вместе с учеными работали специалисты Maritime AI, команда платформы Yandex Cloud и Фонда «Озеро Байкал».

Они разработали специальную систему СААП, где
теперь хранятся все данные о байкальском планктоне

В сервисе Yandex DataSphere обучили нейросеть различать виды байкальского зоопланктона. Теперь нейросеть умеет различать формы рачков, которые чаще всего встречаются в пробах.

Искусственный интеллект помогает ученым не только распознавать видовую принадлежность рачков и других планктонных организмов, но и формировать отчетные карточки. Ученым остается только проверить результат.

Участники проекта собрали и опубликовали в открытом доступе алгоритм и датасет, который содержит изображения рачков из-под микроскопа с разметкой.

Это позволит другим ученым изучать планктонные организмы и сохранять водоемы для будущих поколений

Озеро Байкал

Датасет

Озеро Байкал

Датасет

С 1945 года ученые каждую неделю берут пробы воды с глубины от 0 до 250 метров в одной точке озера Байкал

Самый длительный проект экологического мониторинга планктона в истории науки

Из поселка Большие Коты пробы с «рачками» отправляются в Иркутск

Ученые НИИ биологии Иркутского университета изучают состав мельчайших «рачков»

Мельчайший рачок эпишура — один из главных санитаров озера

Ученые тщательно исследуют пробы под микроскопом и умеют на глаз распознать более 400 видов и форм зоопланктона

Для этого нужно три высококвалифицированных специалиста и до 3000 часов в год

В 2022 году на помощь ученым пришла уникальная нейросеть. Над ее созданием вместе с учеными работали специалисты Maritime AI, команда платформы Yandex Cloud и Фонда «Озеро Байкал».

Они разработали специальную систему СААП, где теперь хранятся все данные о байкальском планктоне

В сервисе Yandex DataSphere обучили нейросеть различать виды байкальского зоопланктона. Теперь нейросеть умеет различать формы рачков, которые чаще всего встречаются в пробах.

Искусственный интеллект помогает ученым не только распознавать видовую принадлежность рачков и других планктонных организмов, но и формировать отчетные карточки. Ученым остается только проверить результат.

Участники проекта собрали и опубликовали в открытом доступе алгоритм и датасет, который содержит изображения рачков из-под микроскопа с разметкой.

Это позволит другим ученым изучать планктонные организмы и сохранять водоемы для будущих поколений

Для нас важно делать так, чтобы благодаря технологиям люди могли уделять больше времени творческой и научной работе, которую невозможно автоматизировать. Даже в далеких от мейнстрима цифровизации отраслях.

Алексей Башкеев

Руководитель Yandex Cloud

Подготовка специалиста занимает десятилетие. Идентификация видов вручную — тяжелый труд. Алгоритм, снимающий эту нагрузку с квалифицированных специалистов, может стать фундаментом национальной или даже глобальной системы мониторинга водоемов.

Максим Тимофеев

Директор НИИ биологии ИГУ

Наша изначальная задача — с помощью алгоритма и специальной системы облегчить жизнь биологам. В рамках проекта нам постоянно будут попадаться новые объекты. Благодаря этому наша сеть будет получать все более широкое применение.

Сергей Бехтин

Разработчик Maritime AI

Благодаря алгоритму мне не нужно 2 часа или более рассматривать пробу под микроскопом. Мне остается только проверить, правильно ли нейросеть распознала и классифицировала изображение.

Ольга Русановская

Научный сотрудник лаборатории НИИ биологии ИГУ

Начало работы нейросети — важный шаг для проекта по экологическому мониторингу озера Байкал. Цифровизация стала возможной благодаря партнерству между бизнесом, гражданским обществом, наукой и уникальной экспертизе каждого из участников.

Евгения Елькина

Старший менеджер Фонда «Озеро Байкал»

Для нас важно делать так, чтобы благодаря технологиям люди могли уделять больше времени творческой и научной работе, которую невозможно автоматизировать. Даже в далеких от мейнстрима цифровизации отраслях.

Алексей Башкеев

Руководитель Yandex Cloud

Подготовка специалиста занимает десятилетие. Идентификация видов вручную — тяжелый труд. Алгоритм, снимающий эту нагрузку с квалифицированных специалистов, может стать фундаментом национальной или даже глобальной системы мониторинга водоемов.

Максим Тимофеев

Директор НИИ биологии ИГУ

Наша изначальная задача — с помощью алгоритма и специальной системы облегчить жизнь биологам. В рамках проекта нам постоянно будут попадаться новые объекты. Благодаря этому наша сеть будет получать все более широкое применение.

Сергей Бехтин

Разработчик Maritime AI

Благодаря алгоритму мне не нужно 2 часа или более рассматривать пробу под микроскопом. Мне остается только проверить, правильно ли нейросеть распознала и классифицировала изображение.

Ольга Русановская

Научный сотрудник лаборатории НИИ биологии ИГУ

Начало работы нейросети — важный шаг для проекта по экологическому мониторингу озера Байкал. Цифровизация стала возможной благодаря партнерству между бизнесом, гражданским обществом, наукой и уникальной экспертизе каждого из участников.

Евгения Елькина

Старший менеджер Фонда «Озеро Байкал»

Посмотреть фильм

12 тысяч проб. Как биологи приручили нейросеть (и наоборот)

Поддержать проекты и исследования озера Байкал просто: можно помочь фонду или рассказать о проекте в соцсетях

Что еще умеет Yandex Cloud

ПРОЕКТ_01

Система мониторинга и прогнозирования урожая

ПРОЕКТ_02

Нейронные сети для беспилотного болида

ПРОЕКТ_03

Искусственный интеллект отслеживает исчезающие виды растений Алтая