Project Ocean Oasis xây dựng các thiết bị biên chạy bằng năng lượng mặt trời với camera dưới nước và hydrophone, được triển khai trên cầu cảng, sàn nổi và phao tự hành. Ultralytics YOLO chạy trực tiếp trên thiết bị, với đường truyền lên qua Starlink hoặc mạng di động, cung cấp khả năng giám sát đại dương ở cấp độ khoa học trong nhiều năm.
Khi các hệ sinh thái biển đang phải 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 tình báo đại dương có thể mở rộng 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 giải quyết 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 biên đến cloud và tận dụng Ultralytics Platform, PO2 đang đặt nền móng cho một kỷ nguyên mới của hoạt động giám sát liên tục rạn san hô và đa dạng sinh học được hỗ trợ bởi AI.
Xây dựng nền tảng cho thông tin tình báo đại dương#
Project Ocean Oasis phát triển các hệ thống tự hành hỗ trợ AI cho hoạt động thu thập thông tin tình báo đại dương trong dài hạn. Được xây dựng với sự hợp tác của WASSOC (một công ty kỹ thuật dưới biển có hơn 40 năm kinh nghiệm), AWS và Ultralytics, PO2 cung cấp một nền tảng end-to-end kết hợp phần cứng bền chắc, AI trên biên và cloud, cùng các dataset được thẩm định về mặt khoa học để hỗ trợ công tác bảo vệ hệ sinh thái biển dựa trên bằng chứng.
Mỗi thiết bị PO2 được thiết kế để chạy đồng thời nhiều model AI, với đủ dung lượng dự phòng bên trong cho việc 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, đồng thời có thể mở rộng trên 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 một loạt thách thức đặc thù. Các phương pháp truyền thống dựa vào thợ lặn, thuyền và việc thu thập dữ liệu thủ công, vốn tốn kém, không liên tục và thường gây xáo trộn cho các hệ sinh thái được nghiên cứu. Khi tình trạng rạn san hô suy giảm trên toàn cầu, khoảng cách giữa dữ liệu mà các nhà khoa học cần và dữ liệu mà họ có thể thu thập trong thực tế tiếp tục ngày càng lớn.
Ngay cả khi thị giác máy tính và AI biên trở nên dễ tiếp cận hơn, việc triển khai các công nghệ này dưới nước vẫn tạo ra những ràng buộc 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 chắc để chịu được nhiều năm tiếp xúc với nước mặn mà không cần bảo trì chủ động. Hiệu suất năng lượng là yếu tố then chốt: Với chỉ khoảng 600 watt điện khả dụng mỗi ngày, mọi thành phần, từ camera đến chip inference, đều phải được lựa chọn cẩn thận để tối đa hóa thời gian hoạt động mà vẫn cung cấp thông tin chi tiết 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 biên, đủ chính xác cho việc theo dõi đa dạng sinh học biển và đủ dễ sử dụng để lặp lại, cải tiến khi nền tảng phát triển qua các đợt triển khai kéo dài nhiều năm.
Từ biên 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 những phao tự hành trang bị tấm pin mặt trời, pin và kết nối vệ tinh.
Đối với Audio, PO2 HydroPulse (hydrophone nhúng tùy chỉnh ở biên) 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.
Để chạy trên camera, các model Ultralytics YOLO dự kiến sẽ được triển khai trên phần cứng biên 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.
Việc theo dõi bằng YOLO liên kết cùng một cá thể qua các frame, vì vậy cá thể đó chỉ được đếm một lần, với detection có độ tin cậy cao nhất được dùng làm bản ghi của con cá đó. Một bản ghi đơn về cơ bản là:
{
"label": "Acanthurus triostegus",
"confidence": 0.94,
"length_cm": 18
}kèm theo số đếm MaxN ở cấp phiên và ngữ cảnh môi trường. Kết quả là dữ liệu được chuẩn hóa, sẵn sàng cho khoa học, thay vì những đoạn video phải xem xét sau.
Hình 1. Ultralytics YOLO26 thực hiện phát hiện ở cấp loài trên footage rạn san hô Hawaii.
Mỗi cụm camera sẽ phát hiện và theo dõi tại biên, sau đó gửi các sự kiện có cấu trúc nhỏ gọn (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 chúng được tổng hợp, phân tích và cung cấp cho các nhà khoa học cùng các đối tác bảo tồn. Thiết kế ưu tiên biên này giúp giảm đáng kể nhu cầu truyền dữ liệu, tiết kiệm năng lượng và cho phép nền tảng hoạt động trong nhiều năm sau mỗi lần triển khai mà không cần can thiệp thủ công.
Để đảm bảo hệ thống có thể đáp ứng các nhu cầu trong tương lai, PO2 đã hợp tác chặt chẽ với Ultralytics để đánh giá thế hệ mới nhất của các bộ tăng tốc AI biên được hỗ trợ bởi NPU. Sự hợp tác này giúp PO2 thu hẹp các tổ hợp phần cứng phù hợp với ngân sách năng lượng 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 áp dụng Ultralytics Platform sớm nhất#
Bên cạnh việc sử dụng các model Ultralytics YOLO trong môi trường production, PO2 đã trở thành một trong những khách hàng doanh nghiệp đầu tiên sử dụng Ultralytics Platform, môi trường end-to-end mới để annotation, training và deployment các model YOLO tại một nơi duy nhất.
Với Ultralytics Platform, đội ngũ PO2 có thể quản lý các dataset biển, training cả model Ultralytics Enterprise YOLO26 tiêu chuẩn và model nâng cao, tận dụng Smart Annotation để tăng tốc đáng kể việc gắn nhãn dữ liệu, đồng thời export các model đã training sang hầu như mọi format để triển khai trên phần cứng biên của họ. Workflow hợp nhất này đã giúp PO2 lặp lại và cải tiến nhanh chóng khi dự án phát triển, đồng thời giữ dữ liệu, model và các thử nghiệm tập trung khi đội ngũ mở rộng.
Tại 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 đến khả năng tiếp cận chuyên môn và một nền tảng hợp nhất hỗ trợ đội ngũ ở mọi giai đoạn phát triển. Các model Ultralytics YOLO cung cấp sự linh hoạt để chạy trên nhiều thiết bị biên, từ MCU siêu tiết kiệm năng lượng đến các bộ tăng tốc NPU hiệu năng cao hơn, đồng thời mang lại độ chính xác cần thiết cho việc giám sát đa dạng sinh học dưới nước.
Bằng cách hợp tác chặt chẽ với Ultralytics, PO2 đã có thể điều hướng hệ sinh thái phức tạp của các bộ tăng tốc AI biên và xác định những đối tác phần cứng phù hợp với mục tiêu triển khai trong nhiều năm.
Hướng tới một đại dương khỏe mạnh hơn#
Project Ocean Oasis đã xác thực các cảm biến đầu tiên end-to-end, từ inference AI biên đến dashboard cloud, và hiện đang chuẩn bị triển khai trong môi trường nước. Thiết kế 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 những địa điểm triển khai.
Từ năm 2026 trở đi, đội ngũ sẽ mở rộng trên nhiều địa điểm, phát triển thêm bộ công cụ AI trên thiết bị và đặt nền móng cho một mạng lưới giám sát toàn cầu được liên kết với nhau.
PO2 được xây dựng trên 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 đó, mà là khởi đầu thật tốt.
Bạn muốn tự xây dựng các giải pháp Vision AI? Hãy truy cập repository GitHub của chúng tôi để khám phá các model Ultralytics YOLO, tìm hiểu cách YOLO đang hỗ trợ những đổi mới trong AI trong công tác bảo tồn, và xem Ultralytics Platform để bắt đầu xây dựng workflow Vision AI end-to-end của riêng bạn.
