Project Ocean Oasis promuove la conservazione delle barriere coralline con Ultralytics YOLO
Scopri come Project Ocean Oasis utilizza Ultralytics YOLO, edge AI e sistemi di monitoraggio autonomo per ampliare la conservazione delle barriere coralline e l'ocean intelligence.
Problem
Il monitoraggio a lungo termine degli ecosistemi marini si basa su indagini manuali costose, che lasciano gli scienziati senza dati continui per monitorare su larga scala il declino della salute delle barriere coralline.
Solution
Project Ocean Oasis realizza unità edge alimentate a energia solare con fotocamere subacquee e idrofoni, distribuiti su pontili, piattaforme e boe autonome. Ultralytics YOLO viene eseguito direttamente sul dispositivo, con uplink Starlink o cellulare, fornendo anni di monitoraggio oceanico di livello scientifico.
Mentre gli ecosistemi marini affrontano minacce senza precedenti dovute al cambiamento climatico, all'inquinamento e alla pesca eccessiva, la domanda di informazioni oceaniche scalabili e basate su prove non è mai stata così elevata. Project Ocean Oasis (PO2), un'organizzazione no-profit con sede in Australia, sta affrontando questa sfida direttamente costruendo sistemi di monitoraggio autonomi progettati per operare per anni in ambienti marini ostili.
Integrando i modelli Ultralytics YOLO nella sua pipeline edge-to-cloud e sfruttando Ultralytics Platform, PO2 sta gettando le basi per una nuova era di monitoraggio continuo della barriera corallina e della biodiversità basato sull'IA.
Link to this sectionCostruire le fondamenta dell'intelligenza oceanica#
Project Ocean Oasis sviluppa sistemi autonomi abilitati all'IA per l'intelligenza oceanica a lungo termine. Costruito in collaborazione con WASSOC (una società di ingegneria subacquea con oltre 40 anni di esperienza), AWS e Ultralytics, PO2 fornisce una piattaforma end-to-end che combina hardware robusto, IA edge e cloud-based e dataset scientificamente validati per supportare la protezione basata su prove degli ecosistemi marini.
Ogni unità PO2 è progettata per eseguire più modelli di IA contemporaneamente, con sufficiente spazio di manovra interno per espansioni future. I sistemi sono progettati per resistere a correnti di risacca, corrosione e biofouling, operando senza manutenzione per anni e risultando scalabili in diversi ambienti.
Link to this sectionLa sfida del monitoraggio autonomo a lungo termine delle barriere coralline#
Il monitoraggio su larga scala delle barriere coralline e della biodiversità marina presenta una serie di sfide uniche. I metodi tradizionali si basano su subacquei, imbarcazioni e raccolta manuale dei dati, che sono costosi, intermittenti e spesso di disturbo per gli ecosistemi studiati. Poiché la salute delle barriere coralline diminuisce a livello globale, il divario tra i dati di cui gli scienziati hanno bisogno e quelli che possono realisticamente raccogliere continua ad ampliarsi.
Anche se la computer vision e l'edge AI diventano più accessibili, l'implementazione di queste tecnologie sott'acqua introduce nuovi vincoli. I dispositivi devono essere alimentati a energia solare e a batteria, capaci di eseguire più modelli di IA in parallelo e abbastanza robusti da sopravvivere ad anni di esposizione all'acqua salata senza manutenzione attiva. L'efficienza energetica è fondamentale: con soli 600 watt circa di energia giornaliera disponibile, ogni componente, dalla fotocamera al chip di inferenza, deve essere scelto con cura per massimizzare il tempo di attività fornendo al contempo informazioni accurate in tempo reale.
Per PO2, il pezzo mancante era un framework di modelli abbastanza flessibile da funzionare su una vasta gamma di hardware edge, abbastanza accurato per il monitoraggio della biodiversità marina e abbastanza facile da iterare man mano che la piattaforma si evolveva nel corso di implementazioni pluriennali.
Link to this sectionDall'edge al cloud con Ultralytics YOLO#
La piattaforma di monitoraggio di PO2 combina fotocamere subacquee, idrofoni e altri sensori montati su boe autonome dotate di pannelli solari, batterie e connettività satellitare.
Per l'audio, il PO2 HydroPulse (idrofono embedded edge personalizzato) funziona a circa 1,3 W su hardware ARM commerciale, un consumo abbastanza basso per un'implementazione a lungo termine a energia solare e a batteria.
Cercando di operare sulle fotocamere, i modelli Ultralytics YOLO mirano a essere implementati su hardware edge all'interno del sistema, eseguendo il rilevamento e il tracciamento degli oggetti in tempo reale sui flussi video per identificare e tracciare pesci e altra vita marina direttamente sott'acqua.
Il tracciamento YOLO collega lo stesso individuo tra i vari fotogrammi, in modo che venga contato una sola volta, con il suo rilevamento a massima confidenza preso come record per quel pesce. Un singolo record è essenzialmente:
{
"label": "Acanthurus triostegus",
"confidence": 0.94,
"length_cm": 18
}con conteggi MaxN a livello di sessione e contesto ambientale allegato. Questo porta a dati standardizzati e pronti per la ricerca scientifica, invece di filmati da rivedere in seguito.
Fig 1. Ultralytics YOLO26 che esegue il rilevamento a livello di specie su filmati della barriera corallina delle Hawaii.
Ogni unità fotocamera rileverà e traccerà al limite (edge), quindi invierà eventi strutturati compatti (JSON in scala di kilobyte), non video grezzi.
Quando il sistema rileva un oggetto di interesse, i risultati dell'inferenza vengono inviati via satellite a un'architettura cloud, dove vengono aggregati, analizzati e presentati a scienziati e partner di conservazione. Questo design edge-first riduce drasticamente le richieste di trasmissione, conserva energia e consente alla piattaforma di operare per anni per ogni installazione senza intervento manuale.
Per rendere il sistema a prova di futuro, PO2 ha lavorato a stretto contatto con Ultralytics per valutare l'ultima generazione di acceleratori IA edge basati su NPU. Questa collaborazione ha aiutato PO2 a restringere il campo sulle giuste combinazioni hardware per il suo rigoroso budget energetico, mantenendo la flessibilità di aggiungere nuovi modelli di IA, come l'inferenza audio sui dati dell'idrofono, man mano che la piattaforma cresce.
Fig 2. Delineazione della soluzione di Ocean Oasis.
Link to this sectionUn early adopter di Ultralytics Platform#
Oltre a utilizzare i modelli Ultralytics YOLO in produzione, PO2 è diventato uno dei primissimi utenti aziendali di Ultralytics Platform, il nuovo ambiente end-to-end per annotare, addestrare e distribuire modelli YOLO in un unico posto.
Utilizzando Ultralytics Platform, il team di PO2 può gestire dataset marini, addestrare sia modelli standard che modelli Ultralytics Enterprise YOLO26, sfruttare lo Smart Annotation per velocizzare drasticamente l'etichettatura dei dati ed esportare modelli addestrati in praticamente qualsiasi formato per l'implementazione sul proprio hardware edge. Questo flusso di lavoro unificato ha aiutato PO2 a iterare rapidamente man mano che il progetto si evolve, mantenendo al contempo dati, modelli ed esperimenti centralizzati man mano che il team cresce.
Link to this sectionPerché scegliere Ultralytics YOLO?#
Per Project Ocean Oasis, la collaborazione con Ultralytics va oltre le prestazioni del modello, fornendo accesso a competenze e una piattaforma unificata che supporta il team in ogni fase dello sviluppo. I modelli Ultralytics YOLO offrono la flessibilità di funzionare su una vasta gamma di dispositivi edge, da MCU a bassissimo consumo ad acceleratori NPU ad alte prestazioni, fornendo al contempo l'accuratezza necessaria per il monitoraggio della biodiversità sott'acqua.
Lavorando a stretto contatto con Ultralytics, PO2 è stato in grado di navigare nel complesso panorama degli acceleratori edge AI e identificare i giusti partner hardware per i loro obiettivi di implementazione pluriennali.
Link to this sectionVerso un oceano più sano#
Project Ocean Oasis ha validato i suoi primi sensori end-to-end, dall'inferenza edge AI fino alla dashboard cloud, e si sta ora preparando per l'implementazione in acqua. La costruzione dell'hardware è pronta per i partner, l'architettura cloud è operativa e gli investigatori scientifici sono pronti nei siti di installazione.
Dal 2026 in poi, il team si espanderà su più siti, amplierà la suite di IA on-device e getterà le basi per una rete di monitoraggio globale interconnessa.
PO2 è costruito su un orizzonte temporale multigenerazionale. Il monitoraggio marino continuo è il livello fondamentale, la base di prove che rende possibile tutto ciò che viene dopo. Il lavoro non consiste nel finirlo, ma nell'iniziarlo bene.
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