Project Ocean Oasis, Ultralytics YOLO ile resif korumasını ilerletiyor

Deniz ekosistemleri iklim değişikliği, kirlilik ve aşırı avlanma nedeniyle benzeri görülmemiş tehditlerle karşı karşıyayken, ölçeklenebilir ve kanıta dayalı okyanus istihbaratına olan talep hiç bu kadar artmamıştı. Avustralya merkezli bir kâr amacı gütmeyen kuruluş olan Project Ocean Oasis (PO2), zorlu deniz ortamlarında yıllarca çalışmak üzere tasarlanmış otonom izleme sistemleri kurarak bu zorluğun üstesinden geliyor.

Ultralytics YOLO modellerini uçtan buluta veri hattına entegre ederek ve Ultralytics Platform'dan yararlanarak PO2, sürekli, yapay zeka destekli bir resif ve biyoçeşitlilik izleme döneminin temelini atıyor.

Link to this sectionOkyanus istihbaratının temelini oluşturmak#

Project Ocean Oasis, uzun vadeli okyanus istihbaratı için otonom, yapay zeka destekli sistemler geliştiriyor. WASSOC (40 yılı aşkın deneyime sahip bir deniz mühendisliği firması), AWS ve Ultralytics iş birliğiyle inşa edilen PO2; dayanıklı donanım, uç ve bulut tabanlı yapay zeka ve deniz ekosistemlerinin kanıta dayalı korunmasını desteklemek için bilimsel olarak doğrulanmış veri setlerini birleştiren uçtan uca bir platform sunuyor.

Her PO2 ünitesi, gelecekteki genişlemeler için yeterli dahili kapasiteye sahip olacak şekilde aynı anda birden fazla yapay zeka modelini çalıştırmak üzere tasarlanmıştır. Sistemler; resif dalgalarına, korozyona ve biyolojik kirlenmeye dayanacak, yıllarca bakım gerektirmeden çalışacak ve farklı ortamlarda ölçeklenebilecek şekilde mühendislik ile tasarlanmıştır.

Link to this sectionUzun vadeli, otonom resif izlemenin zorluğu#

Resiflerin ve deniz biyoçeşitliliğinin ölçekli olarak izlenmesi, benzersiz zorluklar ortaya çıkarır. Geleneksel yöntemler dalgıçlara, teknelere ve manuel veri toplamaya dayanır; bunlar pahalıdır, kesintilidir ve genellikle üzerinde çalıştıkları ekosistemleri rahatsız eder. Resif sağlığı küresel olarak gerilerken, bilim insanlarının ihtiyaç duyduğu veriler ile gerçekçi bir şekilde toplayabildikleri veriler arasındaki uçurum genişlemeye devam ediyor.

Bilgisayarlı görü ve uç yapay zeka daha erişilebilir hale gelse bile, bu teknolojilerin su altında konuşlandırılması yeni kısıtlamaları beraberinde getiriyor. Cihazlar güneş ve pil enerjisiyle çalışmalı, aynı anda birden fazla yapay zeka modelini çalıştırabilmeli ve aktif bakım gerektirmeden yıllarca tuzlu suya maruz kalmaya dayanacak kadar sağlam olmalıdır. Güç verimliliği kritiktir: Günlük yaklaşık 600 watt'lık güç ile kameradan çıkarım çipine kadar her bileşen, çalışma süresini en üst düzeye çıkarırken doğru ve gerçek zamanlı bilgiler sağlamak için dikkatlice seçilmelidir.

PO2 için eksik parça; çok çeşitli uç donanımlarda çalışacak kadar esnek, deniz biyoçeşitliliği takibi için yeterince doğru ve platform çok yıllı dağıtımlar boyunca evrimleştikçe üzerinde yineleme yapılması kolay bir model çerçevesiydi.

Link to this sectionUltralytics YOLO ile uçtan buluta#

PO2'nin izleme platformu; güneş panelleri, piller ve uydu bağlantısı ile donatılmış otonom şamandıralara monte edilmiş su altı kameraları, hidrofonlar ve diğer sensörleri birleştiriyor.

Ses için PO2 HydroPulse (özel uç gömülü hidrofon), uzun vadeli güneş ve pil kullanımı için yeterince düşük olan yaklaşık 1,3 W güç tüketimiyle standart ARM donanımı üzerinde çalışır.

Kameralar üzerinde çalışmayı hedefleyen Ultralytics YOLO modelleri, balıkları ve diğer deniz canlılarını su altında doğrudan tanımlamak ve izlemek için video akışları üzerinde gerçek zamanlı nesne algılama ve izleme gerçekleştirmek üzere sistem içindeki uç donanımda konuşlandırılmayı hedefliyor.

YOLO izleme, aynı bireyi kareler arasında bağlar, böylece yalnızca bir kez sayılır ve o balığın kaydı olarak en yüksek güven oranına sahip tespiti alınır. Tek bir kayıt esasen şudur:

{
  "label": "Acanthurus triostegus",
  "confidence": 0.94,
  "length_cm": 18
}

oturum seviyesinde MaxN sayımları ve ekli çevresel bağlam ile. Bu, daha sonra gözden geçirilecek görüntüler yerine standartlaştırılmış, bilime hazır verilerle sonuçlanır.

Şekil 1. Hawaii resif görüntüleri üzerinde tür seviyesinde algılama yapan Ultralytics YOLO26.

Her kamera ünitesi uç noktada algılama ve izleme yapacak, ardından ham video yerine kompakt yapılandırılmış olaylar (kilobayt ölçeğinde JSON) gönderecektir.

Sistem ilgilenilen bir nesneyi algıladığında, çıkarım sonuçları uydu aracılığıyla bir bulut mimarisine gönderilir; burada bunlar toplanır, analiz edilir ve bilim insanlarına ve koruma ortaklarına sunulur. Bu uç öncelikli tasarım, iletim gereksinimlerini önemli ölçüde azaltır, gücü korur ve platformun manuel müdahale olmaksızın dağıtım başına yıllarca çalışmasını sağlar.

Sistemi geleceğe hazırlamak için PO2, en yeni nesil NPU destekli uç yapay zeka hızlandırıcılarını değerlendirmek üzere Ultralytics ile yakın bir şekilde çalıştı. Bu iş birliği, PO2'nin katı güç bütçesi için doğru donanım kombinasyonlarını daraltmasına ve platform büyüdükçe hidrofon verileri üzerinde ses çıkarımı gibi yeni yapay zeka modelleri ekleme esnekliğini korumasına yardımcı oldu.

Şekil 2. Ocean Oasis çözümünün ana hatları.

Link to this sectionUltralytics Platform'un erken benimseyenlerinden biri#

Üretimde Ultralytics YOLO modellerini kullanmanın yanı sıra PO2, YOLO modellerini tek bir yerde etiketlemek, eğitmek ve dağıtmak için yeni uçtan uca ortam olan Ultralytics Platform'un ilk kurumsal kullanıcılarından biri oldu.

Ultralytics Platform'u kullanan PO2 ekibi; deniz veri setlerini yönetebilir, hem standart hem de Ultralytics Enterprise YOLO26 modellerini eğitebilir, veri etiketlemeyi önemli ölçüde hızlandırmak için Akıllı Etiketleme'den yararlanabilir ve eğitilmiş modelleri uç donanımlarında dağıtım için neredeyse her formata dışa aktarabilir. Bu birleşik iş akışı, PO2'nin proje geliştikçe hızlı bir şekilde yineleme yapmasına yardımcı olurken, ekip ölçeklendikçe verileri, modelleri ve deneyleri merkezileştirilmiş halde tuttu.

Link to this sectionNeden Ultralytics YOLO'yu seçmelisin?#

Project Ocean Oasis için Ultralytics ile olan iş birliği, model performansının ötesine geçerek uzmanlığa erişim ve ekibi geliştirmenin her aşamasında destekleyen birleşik bir platform sağlıyor. Ultralytics YOLO modelleri, ultra düşük güç tüketen MCU'lardan daha yüksek performanslı NPU hızlandırıcılarına kadar çok çeşitli uç cihazlarda çalışma esnekliği sunarken, su altı biyoçeşitlilik izleme için gereken doğruluğu sağlar.

Ultralytics ile yakın çalışarak PO2, uç yapay zeka hızlandırıcılarının karmaşık ortamında yol alabildi ve çok yıllı dağıtım hedefleri için doğru donanım ortaklarını belirleyebildi.

Link to this sectionDaha sağlıklı bir okyanusa doğru#

Project Ocean Oasis, ilk sensörlerini uç yapay zeka çıkarımından bulut panosuna kadar uçtan uca doğruladı ve şimdi su altı dağıtımı için hazırlanıyor. Donanım yapısı ortak kullanıma hazır, bulut mimarisi operasyonel ve bilimsel araştırmacılar dağıtım sahalarında yerlerini almış durumda.

2026'dan itibaren ekip, sahalar genelinde ölçeklenecek, cihaz üstü yapay zeka paketini genişletecek ve birbirine bağlı küresel bir izleme ağının temelini atacaktır.

PO2, çok kuşaklı bir zaman ufkuna dayanmaktadır. Sürekli deniz izleme, temel katmandır; yani sonraki her şeyi mümkün kılan kanıt tabanıdır. İş, bitirmek değil, iyi başlatmaktır.

Interested in building Vision AI solutions of your own? Visit our GitHub repository to explore Ultralytics YOLO models, learn how YOLO is supporting innovations across AI in conservation, and check out Ultralytics Platform to start building your own end-to-end vision AI workflows.