Com os modelos Ultralytics YOLO, a MarineSitu automatizou a deteção de vida selvagem em torno de sistemas de energia marinha, alcançou mais de 96% de disponibilidade operacional e reduziu a revisão diária de gravações para apenas uma ou duas horas.
Monitorizar ambientes subaquáticos e sistemas de energia marinha não é fácil, mas é essencial para compreender como esta infraestrutura interage com o ecossistema envolvente e garantir que funciona em segurança sem prejudicar a vida selvagem. Tradicionalmente, os investigadores tinham de analisar manualmente horas de gravações subaquáticas, uma tarefa ainda mais difícil devido às condições turvas, às correntes fortes e à visibilidade inconsistente.
A MarineSitu ajuda investigadores e organizações a monitorizar e compreender ambientes subaquáticos através de câmaras de alta resolução, visão computacional, sonares de imagem, sensores ambientais e modelos de aprendizagem automática. Por exemplo, com os modelos Ultralytics YOLO, os seus sistemas conseguem identificar e rastrear vida selvagem à medida que esta se desloca em torno de turbinas de maré e de outras infraestruturas de energia marinha.
Monitorização marinha mais inteligente através da inovação em IA#
Fundada em 2016, a MarineSitu teve origem em investigação realizada no Pacific Marine Energy Center (PMEC) e no Applied Physics Lab (APL) da University of Washington. Atualmente, trabalha com organizações como o Departamento de Energia dos EUA e a Administração Nacional Oceânica e Atmosférica dos EUA.
Através de plataformas como a SaltySuite™, a MarineSitu integra os seus sistemas de hardware concebidos especificamente para este fim, incluindo câmaras, sonares e hidrofones, com modelos de deteção baseados em IA para monitorizar e analisar ambientes subaquáticos complexos. Em particular, ao aplicar tarefas de visão computacional, como a deteção de objetos (localizar e identificar animais ou objetos individuais numa imagem), a classificação de imagens (atribuir uma etiqueta a uma imagem inteira com base no seu conteúdo) e o rastreamento de objetos (seguir objetos detetados em frames consecutivos para analisar o seu movimento), a MarineSitu fornece informações em tempo real que apoiam a investigação sobre energia marinha, pescas e ambiente.
Porque é que o monitoramento subaquático é mais difícil do que parece#
Monitorizar ambientes marinhos é muito mais desafiante do que observar condições em terra. A visibilidade pode diminuir sem aviso, as correntes fortes deslocam o equipamento e o crescimento marinho pode rapidamente obstruir câmaras e sensores. As condições podem mudar de hora a hora, dificultando a recolha consistente de dados.
Para investigadores e operadores de energia, isto cria um grande estrangulamento. Os projetos podem gerar centenas de terabytes de dados de vídeo, sonar e áudio, o que torna a revisão manual lenta e impraticável.
Os locais oceânicos remotos enfrentam obstáculos adicionais, como a largura de banda limitada, o que dificulta o envio de ficheiros de vídeo grandes para a nuvem. Isto aumenta os custos operacionais e introduz preocupações relacionadas com a segurança dos dados.
Para resolver estes desafios, a MarineSitu utiliza uma abordagem de IA de edge que processa os dados diretamente no hardware subaquático, em vez de depender de transferências para a nuvem. Isto permite a deteção em tempo real de vida selvagem e eventos ambientais, reduz a quantidade de dados que os investigadores precisam de rever e mantém a monitorização fiável mesmo em condições oceânicas imprevisíveis e com pouca largura de banda.
Deteção subaquática em tempo real com modelos Ultralytics YOLO#
A MarineSitu implementa os seus sistemas de monitorização em torno de infraestruturas subaquáticas exigentes, incluindo turbinas de maré, portos, instalações de investigação e observatórios ambientais de longo prazo, para registar como a vida marinha interage com estas estruturas. O seu Adaptable Monitoring Package (AMP) integra câmaras óticas de alta resolução, sonares de imagem, hidrofones, iluminação LED e sistemas anti-incrustação que mantêm as lentes e os sensores limpos durante meses.
Para interpretar o fluxo contínuo de dados multimodais, a MarineSitu utiliza modelos Ultralytics YOLO treinados à medida para analisar gravações de vídeo em tempo real. Estes modelos detetam e rastreiam espécies marinhas à medida que se deslocam por áreas como o campo de influência de uma turbina, sinalizando automaticamente eventos importantes e alinhando-os com as gravações de sonar e áudio associadas.
Por exemplo, quando uma água-viva passa perto da turbina, a segmentação de instâncias com o apoio de modelos Ultralytics YOLO como o Ultralytics YOLOv8 e o Ultralytics YOLO11 consegue captar o seu contorno completo na imagem. Isto garante que as interações com a vida selvagem são registadas com todos os detalhes contextuais, em vez de ficarem ocultas em horas de gravações sem acontecimentos relevantes.
Fig. 1. Um exemplo da utilização de modelos Ultralytics YOLO para detetar e segmentar águas-vivas.
Porquê escolher os modelos Ultralytics YOLO?#
Os modelos Ultralytics YOLO proporcionam à MarineSitu a velocidade e a precisão necessárias para a deteção em tempo real em ambientes subaquáticos complexos. Modelos como YOLOv8 e YOLO11 funcionam de forma eficiente nos seus sistemas de edge e podem ser exportados para formatos como TensorRT.
A monitorização da MarineSitu com Ultralytics YOLO alcança 96% de disponibilidade operacional#
A utilização de modelos Ultralytics YOLO pela MarineSitu permitiu uma monitorização da vida selvagem fiável e em tempo real durante implementações de longa duração em condições oceânicas difíceis.
Numa implementação de 141 dias no Noroeste do Pacífico, o Adaptable Monitoring Package da MarineSitu, ou AMP, manteve mais de 96% de disponibilidade operacional apesar das correntes fortes, da baixa visibilidade e da pressão constante da bioincrustação. Os sistemas anti-incrustação mantiveram desobstruídas as portas das câmaras, as luzes e os sonares de imagem durante todo o período, garantindo dados consistentes e de alta qualidade.
Com o YOLO a funcionar continuamente no sistema, os investigadores conseguiram acompanhar focas, peixes e outras espécies à medida que se deslocavam em torno da turbina. A deteção automatizada de objetos e a filtragem de eventos reduziram drasticamente o tempo de revisão manual. Segundo investigadores da PNNL e da UW-APL, a revisão dos eventos sinalizados pelo YOLO demorava frequentemente apenas uma ou duas horas por dia, em comparação com o processo demorado de analisar gravações não filtradas.
Fig. 2. Deteção de uma foca com um modelo Ultralytics YOLO.
Ao combinar hardware resistente com deteção multimodal e visão computacional em tempo real, a MarineSitu forneceu uma visão completa e contextualizada das interações com a vida selvagem, algo que teria sido extremamente difícil de alcançar apenas através de revisão manual. Este nível de fiabilidade e eficiência está a ajudar a acelerar as avaliações ambientais de projetos de energia das marés e a elevar o padrão dos sistemas de monitorização marinha.
Expandir a inteligência marinha em tempo real#
A MarineSitu continua a expandir as suas capacidades de visão computacional em tempo real por uma vasta gama de contextos subaquáticos. Para além das turbinas de maré, os seus sistemas baseados em Ultralytics YOLO são utilizados para monitorizar a vida selvagem em portos, apoiar a investigação de recifes de coral, observar o comportamento dos peixes em torno de instalações científicas e recolher dados ambientais de longo prazo em locais oceânicos remotos.
Com os modelos YOLO no centro do seu pipeline de deteção, a MarineSitu está focada em melhorar o reconhecimento de espécies, reforçar o processamento de IA no edge e levar a monitorização automatizada a mais locais onde os métodos convencionais são difíceis ou dispendiosos. O objetivo é tornar a monitorização subaquática mais eficiente e acessível, proporcionando aos investigadores informações mais claras e rápidas sobre a forma como os ecossistemas marinhos interagem com a atividade humana.
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