Project Ocean Oasis, su altı kameraları ve hidrofonlarla donatılmış, iskelelere, platformlara ve otonom şamandıralara yerleştirilen güneş enerjili edge üniteleri geliştiriyor. Ultralytics YOLO cihaz üzerinde çalışıyor; Starlink veya hücresel uplink üzerinden yıllar boyunca bilimsel nitelikte okyanus izleme olanağı sunuyor.
Deniz ekosistemleri iklim değişikliği, kirlilik ve aşırı avlanma nedeniyle benzeri görülmemiş tehditlerle karşı karşıyayken, ölçeklenebilir ve kanıta dayalı okyanus istihbaratına olan ihtiyaç hiç olmadığı kadar arttı. Avustralya merkezli kâr amacı gütmeyen bir kuruluş olan Project Ocean Oasis (PO2), zorlu deniz ortamlarında yıllarca çalışmak üzere tasarlanmış otonom izleme sistemleri geliştirerek bu zorluğun doğrudan üzerine gidiyor.
Ultralytics YOLO modellerini edge-to-cloud işlem hattına entegre eden ve Ultralytics Platform'dan yararlanan PO2, sürekli ve AI destekli yeni bir resif ve biyoçeşitlilik izleme çağının temellerini atıyor.
Okyanus istihbaratının temelini oluşturmak#
Project Ocean Oasis, uzun vadeli okyanus istihbaratı için otonom ve AI özellikli sistemler geliştiriyor. 40 yılı aşkın deneyime sahip bir denizaltı mühendislik firması olan WASSOC, AWS ve Ultralytics ile iş birliği içinde geliştirilen PO2; dayanıklı donanımı, edge ve bulut tabanlı AI'ı ve bilimsel olarak doğrulanmış veri kümelerini bir araya getiren uçtan uca bir platform sunarak deniz ekosistemlerinin kanıta dayalı korunmasını destekliyor.
Her PO2 ünitesi, gelecekteki genişlemeler için yeterli dahili kapasiteyle birden fazla AI modelini eş zamanlı çalıştıracak şekilde tasarlanıyor. Sistemler, resiflerdeki güçlü akıntılara, korozyona ve biyolojik kirlenmeye dayanacak şekilde geliştiriliyor; aynı anda yıllarca bakım gerektirmeden çalışıyor ve farklı ortamlarda ölçeklenebiliyor.
Uzun vadeli, otonom resif izlemenin zorluğu#
Resifleri ve deniz biyoçeşitliliğini geniş ölçekte izlemek, kendine özgü bir dizi zorluk barındırır. Geleneksel yöntemler; pahalı, kesintili ve çoğu zaman inceledikleri ekosistemleri rahatsız eden dalgıçlara, teknelere ve manuel veri toplamaya dayanır. Resif sağlığı küresel ölçekte kötüleştikçe, bilim insanlarının ihtiyaç duyduğu verilerle gerçekçi olarak toplayabilecekleri veriler arasındaki fark büyümeye devam ediyor.
Computer vision ve edge AI daha erişilebilir hale gelse de bu teknolojilerin su altında kullanıma alınması yeni kısıtlamalar getiriyor. Cihazların güneş enerjisi ve pille çalışması, birden fazla AI modelini paralel olarak çalıştırabilmesi ve aktif bakım olmadan tuzlu suya yıllarca maruz kalmaya dayanabilecek kadar sağlam olması gerekiyor. Güç verimliliği kritik önem taşıyor: Günlük yalnızca yaklaşık 600 watt kullanılabilir güç olduğundan, kameradan inference çipine kadar her bileşen, çalışma süresini en üst düzeye çıkarırken doğru ve gerçek zamanlı içgörüler sunacak şekilde dikkatle seçilmeli.
PO2 için eksik olan parça; çok çeşitli edge donanımlarında çalışabilecek kadar esnek, deniz biyoçeşitliliğini izlemek için yeterince doğru ve platformun yıllara yayılan kullanımlarla gelişmesi sürecinde kolayca yinelenebilecek bir model framework'üydü.
Ultralytics YOLO ile edge'den buluta#
PO2'nin izleme platformu; güneş panelleri, piller ve uydu bağlantısıyla donatılmış otonom şamandıralara monte edilen su altı kameralarını, hidrofonları ve diğer sensörleri bir araya getiriyor.
Ses için PO2 HydroPulse (özel edge gömülü hidrofon), standart ARM donanımında yaklaşık 1,3 W güç tüketerek uzun vadeli güneş enerjili ve pilli kullanım için yeterince düşük bir tüketim sunuyor.
Kameralarda çalıştırılmak üzere Ultralytics YOLO modellerinin sistem içindeki edge donanımına yerleştirilmesi planlanıyor; bu modeller, balıkları ve diğer deniz canlılarını doğrudan su altında tanımlamak ve izlemek için video akışlarında gerçek zamanlı nesne tespiti ve takibi gerçekleştirecek.
YOLO tracking, aynı bireyi kareler arasında ilişkilendirir; böylece birey yalnızca bir kez sayılır ve en yüksek güven düzeyine sahip tespit, o balığa ait kayıt olarak alınır. Tek bir kayıt temelde şunlardan oluşur:
{
"label": "Acanthurus triostegus",
"confidence": 0.94,
"length_cm": 18
}Buna oturum düzeyindeki MaxN sayımları ve çevresel bağlam eklenir. Sonuç, daha sonra incelenmesi gereken görüntüler yerine standartlaştırılmış, bilime hazır verilerdir.
Şekil 1. Hawaii resif görüntülerinde tür düzeyinde tespit gerçekleştiren Ultralytics YOLO26.
Her kamera ünitesi edge üzerinde tespit ve takip gerçekleştirecek, ardından ham video yerine küçük boyutlu yapılandırılmış olayları (kilobayt ölçeğinde JSON) gönderecek.
Sistem ilgi çekici bir nesne tespit ettiğinde inference sonuçları uydu üzerinden bir bulut mimarisine gönderilir; burada sonuçlar birleştirilir, analiz edilir ve bilim insanlarıyla koruma ortaklarına sunulur. Bu edge öncelikli tasarım, aktarım gereksinimlerini önemli ölçüde azaltır, güç tasarrufu sağlar ve platformun manuel müdahale olmadan her kullanımda yıllarca çalışmasına olanak tanır.
Sistemi geleceğe hazır hale getirmek için PO2, en yeni nesil NPU destekli edge AI hızlandırıcılarını değerlendirmek üzere Ultralytics ile yakın iş birliği yaptı. Bu iş birliği, platform büyüdükçe hidrofon verileri üzerinde ses inference'ı gibi yeni AI modelleri ekleme esnekliğini korurken PO2'nin katı güç bütçesi için doğru donanım kombinasyonlarını belirlemesine yardımcı oldu.
Şekil 2. Ocean Oasis çözümünün ana hatları.
Ultralytics Platform'un ilk kullanıcılarından biri#
PO2, üretimde Ultralytics YOLO modellerini kullanmanın yanı sıra, YOLO modellerine tek bir yerde açıklama ekleme, eğitim ve dağıtım olanağı sunan yeni uçtan uca ortam Ultralytics Platform'un ilk kurumsal kullanıcılarından biri oldu.
PO2 ekibi, Ultralytics Platform'u kullanarak deniz veri kümelerini yönetebilir, hem standart hem de Ultralytics Enterprise YOLO26 modellerini eğitebilir, veri etiketlemeyi önemli ölçüde hızlandırmak için Smart Annotation'dan yararlanabilir ve eğitilmiş modelleri edge donanımlarında dağıtmak üzere neredeyse her formata aktarabilir. Bu birleşik iş akışı, ekip ölçeklenirken verileri, modelleri ve deneyleri merkezi tutarak PO2'nin proje geliştikçe hızlı iterasyon yapmasına yardımcı oldu.
Neden Ultralytics YOLO'yu seçmelisin?#
Project Ocean Oasis için Ultralytics ile iş birliği, model performansının ötesine geçerek ekibe geliştirme sürecinin her aşamasında destek sağlayan uzmanlığa ve birleşik bir platforma erişim sunuyor. Ultralytics YOLO modelleri, ultra düşük güçlü MCU'lar dan daha yüksek performanslı NPU hızlandırıcılarına kadar çok çeşitli edge cihazlarında çalışabilecek esnekliği sunarken su altı biyoçeşitliliği izleme için gereken doğruluğu da sağlıyor.
PO2, Ultralytics ile yakın çalışarak edge AI hızlandırıcılarının karmaşık ekosisteminde yol alabildi ve yıllara yayılan dağıtım hedefleri için doğru donanım ortaklarını belirleyebildi.
Daha sağlıklı bir okyanusa doğru#
Project Ocean Oasis, ilk sensörlerini edge AI inference'ından bulut kontrol paneline kadar uçtan uca doğruladı ve şimdi su içi dağıtıma hazırlanıyor. Donanım yapısı ortakların kullanımına hazır, bulut mimarisi çalışır durumda ve dağıtım sahalarında bilimsel araştırmacılar görev yapıyor.
Ekip, 2026'dan itibaren sahalar genelinde ölçeklenecek, cihaz üzerindeki AI paketini genişletecek ve birbirine bağlı küresel bir izleme ağının temellerini atacak.
PO2, nesiller arası bir zaman ufku üzerine kuruludur. Sürekli deniz izleme, temel katmandır; sonraki tüm çalışmaların mümkün olmasını sağlayan kanıt temelidir. Amaç bunu tamamlamak değil, iyi bir şekilde başlatmaktır.
Kendi Vision AI çözümlerini geliştirmekle ilgileniyor musun? Ultralytics YOLO modellerini keşfetmek, YOLO'nun koruma alanında AI kapsamındaki yenilikleri nasıl desteklediğini öğrenmek ve kendi uçtan uca vision AI iş akışlarını geliştirmeye başlamak için GitHub depomuzu ziyaret et ve Ultralytics Platform'a göz at.
