Ученые из Пекинского технологического института разработали глубокую нейросеть BloomNet для раннего прогнозирования цветения водоемов. Система выдает точные прогнозы и оценивает риски на трое суток вперед. Статья опубликована в журнале Environmental Science and Ecotechnology.
Проблема токсичного цветения водоемов становится все острее из-за глобального потепления и сельскохозяйственных стоков. Традиционные методы борьбы зачастую применяются слишком поздно, когда водоросли уже размножились, что делает очистку дорогой и малоэффективной.
Новая нейросетевая модель решает эту проблему. В отличие от старых систем, выдающих простой ответ в формате «да» или «нет», BloomNet строит вероятностные прогнозы. Она разделяет текущую ситуацию на уровни рутинного, повышенного и высокого риска.
Модель обучалась на многолетних данных мониторинга пресноводного озера Датун в провинции Хунань. Искусственный интеллект проанализировал информацию с начала 2019 до конца 2022 года, сопоставив плотность водорослей с десятком показателей качества воды.
Нейросеть смогла определить, какие именно экологические факторы становятся критическими на разных этапах зарождения проблемы. Оказалось, что за сутки до цветения главную роль играет температура воды, за 48 часов наибольшее влияние оказывает фосфор, а за 72 часа — уровень растворенного кислорода.
В сравнении с другими современными алгоритмами новый метод показал наименьшую погрешность. Уровень ошибки при прогнозировании на 24 часа составил всего 25,7%, а при прогнозе на трое суток — 34,6%.
Такая заблаговременность позволяет экологическим службам выстроить многоуровневую систему реагирования. За трое суток можно подготовить оборудование с минимальными затратами, а за 24 часа — ввести временные ограничения на водозабор и мобилизовать персонал.
Ранее Наука Mail рассказывала, что в Австралии началось цветение самых токсичных в мире водорослей.