MarineSitu raggiunge oltre il 96% di uptime nel monitoraggio subacqueo utilizzando Ultralytics YOLO

Monitorare gli ambienti subacquei e i sistemi di energia marina non è facile, ma è essenziale per comprendere come questa infrastruttura interagisca con l'ecosistema circostante e per garantire che operi in sicurezza senza danneggiare la fauna selvatica. Tradizionalmente, i ricercatori hanno dovuto esaminare manualmente ore di filmati subacquei, un compito reso ancora più difficile da condizioni torbide, forti correnti e visibilità incoerente.

MarineSitu aiuta ricercatori e organizzazioni a monitorare e comprendere gli ambienti subacquei utilizzando telecamere ad alta risoluzione, computer vision, sonar di imaging, sensori ambientali e modelli di machine learning. Ad esempio, utilizzando i modelli Ultralytics YOLO, i loro sistemi sono in grado di identificare e tracciare la fauna selvatica mentre si muove attorno alle turbine mareomotrici e ad altre infrastrutture di energia marina.

Link to this sectionMonitoraggio marino più intelligente grazie all'innovazione dell'AI#

Fondata nel 2016, MarineSitu nasce dalla ricerca presso il Pacific Marine Energy Center (PMEC) e l'Applied Physics Lab (APL) dell'Università di Washington. Oggi collaborano con organizzazioni come il Dipartimento dell'Energia degli Stati Uniti e la National Oceanic and Atmospheric Administration statunitense.

Attraverso piattaforme come SaltySuite™, MarineSitu integra i suoi sistemi hardware appositamente costruiti, tra cui telecamere, sonar e idrofoni, con modelli di rilevamento basati su AI per monitorare e analizzare complessi ambienti subacquei. In particolare, applicando task di computer vision come il rilevamento oggetti (individuare e identificare singoli animali o oggetti all'interno di un'immagine), la classificazione delle immagini (assegnare un'etichetta a un'intera immagine in base al suo contenuto) e il tracciamento degli oggetti (seguire gli oggetti rilevati attraverso fotogrammi consecutivi per analizzarne il movimento), MarineSitu fornisce approfondimenti in tempo reale che supportano l'energia marina, la pesca e la ricerca ambientale.

Link to this sectionPerché il monitoraggio subacqueo è più difficile di quanto sembri#

Monitorare gli ambienti marini è molto più impegnativo che osservare le condizioni sulla terraferma. La visibilità può diminuire senza preavviso, le forti correnti spostano le apparecchiature e la crescita marina può rapidamente oscurare telecamere e sensori. Le condizioni possono cambiare di ora in ora, rendendo difficile una raccolta dati coerente.

Per i ricercatori e gli operatori energetici, questo crea un grave collo di bottiglia. I progetti possono generare centinaia di terabyte di dati video, sonar e acustici, rendendo la revisione manuale lenta e impraticabile.

I siti oceanici remoti affrontano ulteriori ostacoli, come la larghezza di banda limitata, che rendono difficile inviare file video di grandi dimensioni al cloud. Ciò aumenta i costi operativi e introduce preoccupazioni sulla sicurezza dei dati.

Per risolvere queste sfide, MarineSitu utilizza un approccio di edge AI che elabora i dati direttamente sull'hardware subacqueo invece di fare affidamento sui trasferimenti cloud. Ciò consente il rilevamento in tempo reale della fauna selvatica e degli eventi ambientali, riduce la quantità di dati che i ricercatori devono revisionare e mantiene il monitoraggio affidabile anche in condizioni oceaniche a bassa larghezza di banda e imprevedibili.

Link to this sectionRilevamento subacqueo in tempo reale utilizzando i modelli Ultralytics YOLO#

MarineSitu distribuisce i propri sistemi di monitoraggio attorno a complesse infrastrutture subacquee, tra cui turbine mareomotrici, porti, installazioni di ricerca e osservatori ambientali a lungo termine, per catturare come la vita marina interagisce con queste strutture. Il loro Adaptable Monitoring Package (AMP) integra telecamere ottiche ad alta risoluzione, sonar di imaging, idrofoni, illuminazione a LED e sistemi antivegetativi che mantengono lenti e sensori puliti per mesi alla volta.

Per interpretare il flusso continuo di dati multimodali, MarineSitu utilizza modelli Ultralytics YOLO addestrati su misura per analizzare i filmati in tempo reale. Questi modelli rilevano e tracciano le specie marine mentre si muovono attraverso aree come il campo di influenza di una turbina, segnalando automaticamente eventi importanti e allineandoli con le relative registrazioni sonar e acustiche.

Ad esempio, quando una medusa va alla deriva vicino alla turbina, la segmentazione dell'istanza supportata da modelli Ultralytics YOLO come Ultralytics YOLOv8 e Ultralytics YOLO11 può catturarne l'intero contorno nell'immagine. Ciò garantisce che le interazioni con la fauna selvatica vengano catturate con tutti i dettagli contestuali invece di essere sepolte all'interno di ore di riprese senza eventi.

Fig 1. Un esempio di utilizzo dei modelli Ultralytics YOLO per rilevare e segmentare le meduse.

Link to this sectionPerché scegliere i modelli Ultralytics YOLO?#

I modelli Ultralytics YOLO offrono a MarineSitu la velocità e la precisione richieste per il rilevamento in tempo reale in complessi ambienti subacquei. Modelli come YOLOv8 e YOLO11 vengono eseguiti in modo efficiente sui loro sistemi edge e possono essere esportati in formati come TensorRT.

Link to this sectionIl monitoraggio di MarineSitu con Ultralytics YOLO raggiunge il 96% di uptime#

L'uso da parte di MarineSitu dei modelli Ultralytics YOLO ha permesso un monitoraggio affidabile della fauna selvatica in tempo reale durante distribuzioni a lungo termine in difficili condizioni oceaniche.

In una distribuzione di 141 giorni nel Pacifico nord-occidentale, l'Adaptable Monitoring Package di MarineSitu, o AMP, ha mantenuto oltre il 96% di uptime nonostante le forti correnti, la bassa visibilità e la costante pressione del biofouling. I sistemi antivegetativi hanno mantenuto puliti le porte delle telecamere, le luci e i sonar di imaging per tutto il tempo, garantendo dati coerenti e di alta qualità.

Con YOLO in esecuzione continua sul sistema, i ricercatori potevano seguire foche, pesci e altre specie mentre si muovevano attorno alla turbina. Il rilevamento automatico degli oggetti e il filtraggio degli eventi hanno drasticamente ridotto il tempo di revisione manuale. Secondo i ricercatori di PNNL e UW-APL, la revisione degli eventi segnalati da YOLO richiedeva spesso solo un'ora o due al giorno, rispetto al dispendioso processo di scansione attraverso filmati non filtrati.

Fig 2. Rilevamento di una foca utilizzando un modello Ultralytics YOLO.

Abbinando hardware resistente con rilevamento multimodale e computer vision in tempo reale, MarineSitu ha fornito una visione completa e contestuale delle interazioni con la fauna selvatica, qualcosa che sarebbe stato estremamente difficile da ottenere solo tramite revisione manuale. Questo livello di affidabilità ed efficienza sta aiutando ad accelerare le valutazioni ambientali per i progetti di energia mareomotrice e sta elevando lo standard per i sistemi di monitoraggio marino.

Link to this sectionScalare l'intelligenza marina in tempo reale#

MarineSitu continua a estendere le proprie capacità di computer vision in tempo reale in una vasta gamma di contesti subacquei. Oltre alle turbine mareomotrici, i loro sistemi basati su Ultralytics YOLO vengono utilizzati per monitorare la fauna selvatica nei porti, supportare la ricerca sulle barriere coralline, osservare il comportamento dei pesci attorno alle installazioni scientifiche e raccogliere dati ambientali a lungo termine in siti oceanici remoti.

Con i modelli YOLO al centro della loro pipeline di rilevamento, MarineSitu si sta concentrando sul miglioramento del riconoscimento delle specie, sul rafforzamento dell'elaborazione AI basata su edge e sull'implementazione del monitoraggio automatizzato in più posizioni dove i metodi convenzionali sono difficili o costosi. Mirano a rendere il monitoraggio subacqueo più efficiente e accessibile, offrendo ai ricercatori intuizioni più chiare e rapide su come gli ecosistemi marini interagiscono con l'attività umana.

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