Project Ocean Oasis xây dựng các thiết bị edge chạy bằng năng lượng mặt trời, trang bị camera dưới nước và hydrophone, được triển khai trên cầu tàu, giàn nổi và phao tự hành. Ultralytics YOLO chạy ngay trên thiết bị, kết nối lên mạng qua Starlink hoặc mạng di động, cung cấp khả năng giám sát đại dương đạt chuẩn khoa học trong nhiều năm.
Khi các hệ sinh thái biển đối mặt với những mối đe dọa chưa từng có từ biến đổi khí hậu, ô nhiễm và đánh bắt quá mức, nhu cầu về thông tin chuyên sâu về đại dương có thể mở rộng quy mô và dựa trên bằng chứng chưa bao giờ lớn hơn. Project Ocean Oasis (PO2), một tổ chức phi lợi nhuận có trụ sở tại Australia, đang trực tiếp ứng phó thách thức này bằng cách xây dựng các hệ thống giám sát tự hành được thiết kế để hoạt động trong nhiều năm ở môi trường biển khắc nghiệt.
Bằng cách tích hợp các model Ultralytics YOLO vào pipeline từ edge đến cloud và tận dụng Ultralytics Platform, PO2 đang đặt nền móng cho kỷ nguyên mới của hoạt động giám sát liên tục các rạn san hô và đa dạng sinh học bằng AI.
Xây dựng nền tảng thông tin chuyên sâu về đại dương#
Project Ocean Oasis phát triển các hệ thống tự hành, tích hợp AI để thu thập thông tin chuyên sâu về đại dương trong dài hạn. Được xây dựng với sự hợp tác của WASSOC (công ty kỹ thuật dưới biển với hơn 40 năm kinh nghiệm), AWS và Ultralytics, PO2 cung cấp một nền tảng đầu-cuối kết hợp phần cứng bền bỉ, AI ở edge và trên cloud, cùng các bộ dữ liệu được xác thực về mặt khoa học nhằm hỗ trợ bảo vệ hệ sinh thái biển dựa trên bằng chứng.
Mỗi thiết bị PO2 được thiết kế để chạy đồng thời nhiều model AI, đồng thời có đủ dư địa tài nguyên bên trong để mở rộng trong tương lai. Các hệ thống được chế tạo để chịu được dòng chảy mạnh ở rạn san hô, ăn mòn và sinh vật bám, hoạt động trong nhiều năm mà không cần bảo trì và có thể mở rộng ở nhiều môi trường khác nhau.
Thách thức của việc giám sát rạn san hô tự hành trong dài hạn#
Giám sát rạn san hô và đa dạng sinh học biển trên quy mô lớn đặt ra nhiều thách thức riêng. Các phương pháp truyền thống phụ thuộc vào thợ lặn, tàu thuyền và việc thu thập dữ liệu thủ công; những phương pháp này tốn kém, không liên tục và thường gây xáo trộn cho hệ sinh thái được nghiên cứu. Khi sức khỏe rạn san hô suy giảm trên toàn cầu, khoảng cách giữa dữ liệu các nhà khoa học cần và dữ liệu họ có thể thu thập trên thực tế ngày càng rộng.
Dù thị giác máy tính và AI ở edge ngày càng dễ tiếp cận, việc triển khai các công nghệ này dưới nước vẫn đặt ra những giới hạn mới. Thiết bị phải chạy bằng năng lượng mặt trời và pin, có khả năng chạy song song nhiều model AI, đồng thời đủ bền để chịu được nhiều năm tiếp xúc với nước mặn mà không cần bảo trì chủ động. Hiệu quả sử dụng điện là yếu tố then chốt: Với chỉ khoảng 600 watt điện mỗi ngày, cần lựa chọn cẩn thận từng thành phần, từ camera đến chip inference, để tối đa hóa thời gian hoạt động mà vẫn cung cấp thông tin chuyên sâu chính xác theo thời gian thực.
Đối với PO2, phần còn thiếu là một framework model đủ linh hoạt để chạy trên nhiều loại phần cứng edge, đủ chính xác cho việc theo dõi đa dạng sinh học biển và đủ dễ dàng để lặp lại, cải tiến khi nền tảng phát triển qua các đợt triển khai kéo dài nhiều năm.
Từ edge đến cloud với Ultralytics YOLO#
Nền tảng giám sát của PO2 kết hợp camera dưới nước, hydrophone và các cảm biến khác được gắn trên phao tự hành có trang bị tấm pin mặt trời, pin và kết nối vệ tinh.
Đối với âm thanh, PO2 HydroPulse (hydrophone nhúng edge tùy chỉnh) hoạt động ở mức khoảng 1,3 W trên phần cứng ARM phổ thông, đủ thấp để triển khai dài hạn bằng năng lượng mặt trời và pin.
Với mục tiêu chạy trên camera, các model Ultralytics YOLO dự kiến sẽ được triển khai trên phần cứng edge trong hệ thống, thực hiện phát hiện và theo dõi đối tượng theo thời gian thực trên các luồng video để nhận diện và theo dõi cá cùng các sinh vật biển khác ngay dưới nước.
YOLO tracking liên kết cùng một cá thể qua các khung hình, do đó cá thể chỉ được đếm một lần; phát hiện có độ tin cậy cao nhất của cá thể đó được dùng làm bản ghi. Về cơ bản, một bản ghi gồm:
{
"label": "Acanthurus triostegus",
"confidence": 0.94,
"length_cm": 18
}cùng với số đếm MaxN ở cấp phiên và bối cảnh môi trường đi kèm. Nhờ vậy, dữ liệu được chuẩn hóa và sẵn sàng cho nghiên cứu khoa học, thay vì chỉ là cảnh quay cần xem lại sau này.
Hình 1. Ultralytics YOLO26 phát hiện ở cấp độ loài trên cảnh quay rạn san hô Hawaii.
Mỗi cụm camera sẽ phát hiện và theo dõi đối tượng tại edge, sau đó gửi các sự kiện có cấu trúc gọn nhẹ (JSON ở quy mô kilobyte), thay vì video thô.
Khi hệ thống phát hiện một đối tượng đáng quan tâm, kết quả inference được gửi qua vệ tinh đến kiến trúc cloud, nơi dữ liệu được tổng hợp, phân tích và cung cấp cho các nhà khoa học cùng đối tác bảo tồn. Thiết kế ưu tiên edge này giúp giảm đáng kể nhu cầu truyền dữ liệu, tiết kiệm điện và cho phép nền tảng hoạt động nhiều năm cho mỗi lần triển khai mà không cần can thiệp thủ công.
Để đảm bảo hệ thống luôn phù hợp trong tương lai, PO2 đã hợp tác chặt chẽ với Ultralytics để đánh giá thế hệ bộ tăng tốc AI edge mới nhất chạy bằng NPU. Sự hợp tác này giúp PO2 thu hẹp lựa chọn phần cứng phù hợp với ngân sách điện nghiêm ngặt, đồng thời duy trì tính linh hoạt để bổ sung các model AI mới, chẳng hạn như inference âm thanh trên dữ liệu hydrophone, khi nền tảng phát triển.
Hình 2. Phác thảo giải pháp của Ocean Oasis.
Một trong những đơn vị đầu tiên áp dụng Ultralytics Platform#
Ngoài việc sử dụng các model Ultralytics YOLO trong môi trường production, PO2 còn trở thành một trong những khách hàng doanh nghiệp đầu tiên sử dụng Ultralytics Platform, môi trường đầu-cuối mới cho phép gán nhãn, huấn luyện và triển khai các model YOLO tại cùng một nơi.
Với Ultralytics Platform, nhóm PO2 có thể quản lý các bộ dữ liệu biển, huấn luyện cả model YOLO26 tiêu chuẩn lẫn Ultralytics Enterprise, tận dụng Smart Annotation để tăng tốc đáng kể quá trình gán nhãn dữ liệu và xuất model đã huấn luyện sang gần như mọi định dạng để triển khai trên phần cứng edge của họ. Quy trình làm việc thống nhất này giúp PO2 nhanh chóng lặp lại và cải tiến khi dự án phát triển, đồng thời tập trung dữ liệu, model và thử nghiệm tại một nơi khi nhóm mở rộng.
Vì sao nên chọn Ultralytics YOLO?#
Đối với Project Ocean Oasis, sự hợp tác với Ultralytics không chỉ dừng ở hiệu suất model mà còn mang lại quyền tiếp cận chuyên môn và một nền tảng thống nhất hỗ trợ nhóm ở mọi giai đoạn phát triển. Các model Ultralytics YOLO đủ linh hoạt để chạy trên nhiều loại thiết bị edge, từ MCU siêu tiết kiệm điện đến bộ tăng tốc NPU hiệu năng cao hơn, đồng thời cung cấp độ chính xác cần thiết cho việc giám sát đa dạng sinh học dưới nước.
Nhờ hợp tác chặt chẽ với Ultralytics, PO2 có thể định hướng trong hệ sinh thái phức tạp của các bộ tăng tốc AI edge và xác định những đối tác phần cứng phù hợp với mục tiêu triển khai nhiều năm.
Hướng tới một đại dương khỏe mạnh hơn#
Project Ocean Oasis đã xác thực các cảm biến đầu tiên theo quy trình đầu-cuối, từ inference AI ở edge đến bảng điều khiển trên cloud, và hiện đang chuẩn bị triển khai dưới nước. Phần cứng đã sẵn sàng cho đối tác, kiến trúc cloud đang vận hành và các nhà nghiên cứu khoa học đã có mặt tại các địa điểm triển khai.
Từ năm 2026 trở đi, nhóm sẽ mở rộng sang nhiều địa điểm, mở rộng bộ AI chạy trên thiết bị và đặt nền móng cho một mạng lưới giám sát toàn cầu liên kết với nhau.
PO2 được xây dựng với tầm nhìn kéo dài qua nhiều thế hệ. Giám sát biển liên tục là lớp nền tảng, là cơ sở bằng chứng giúp mọi hoạt động tiếp theo trở nên khả thi. Mục tiêu không phải là hoàn tất công việc này, mà là khởi đầu thật tốt.
Bạn muốn tự xây dựng các giải pháp Vision AI? Truy cập kho GitHub của chúng tôi để khám phá các model Ultralytics YOLO, tìm hiểu cách YOLO đang thúc đẩy đổi mới trong AI phục vụ bảo tồn và xem Ultralytics Platform để bắt đầu xây dựng quy trình Vision AI đầu-cuối của riêng bạn.
