ИИ и океан: отчет о выступлении Михаила Криницкого на конференции AI IN2023 Текст научной статьи по специальности «Прочие социальные науки»

УДК 004.8:551.46 DOI: 10.5281/zenodo.10066580

ИИ и океан: отчет о выступлении Михаила Криницкого на конференции AI IN2023

Криницкий Михаил Алексеевич [0000-0001-5943-0695;;

Институт океанологии им. П.П. Ширшова РАН, 117997, г. Москва, Нахимовский пр-т, д.36

E-mail: [email protected]

Аннотация. В данной статье освещается выступление Михаила Криницкого, старшего научного сотрудника Лаборатории взаимодействия океана и атмосферы и мониторинга климатических изменений Института океанологии РАН, на конференции по искусственному интеллекту А1 Ш 2023 в Университете Иннополис. Михаил Криницкий представил уникальный взгляд на применение методов искусственного интеллекта (ИИ) в науках о Земле. Особое внимание уделяется успешному использованию ИИ в задачах мониторинга и исследований в области океанологии, а также высокопотенциальным возможностям ИИ в различных задачах мониторинговых наблюдений, ускорения камеральных и полевых исследований, и более точной оценке факторов, регулирующих динамику атмосферы и океана. Статья также затрагивает трудности и проблемы, возникающие при применении ИИ в фундаментальных науках, и стремление команды Михаила Кри-ницкого к разработке методов для повышения доверия академического сообщества к результатам, полученным с помощью ИИ.

Ключевые слова: искусственный интеллект, институт океанологии ран, мониторинг климатических изменений, конференция а1 т 2023, , применение ИИ в науках о Земле

1 Введение

Современный мир переживает период быстрого технологического развития, в центре которого находится искусственный интеллект (ИИ). Особое место в этом процессе занимает применение ИИ в научных исследованиях, особенно в таких многоаспектных и сложных областях, как океанология и атмосферные исследо-

вания [1]. При этом, тесное взаимодействие ИИ с традиционными научными методами открывает новые горизонты для анализа и моделирования природных процессов.

Рис. 1. Выступление Михаила Криницкого в Университете Иннополис. Источник: [5].

17-18 августа 2023 года в Университете Иннополис прошла конференция по искусственному интеллекту А1 Ш 2023, на которой Михаил Криницкий (рис.1), старший научный сотрудник Лаборатории взаимодействия океана и атмосферы и мониторинга климатических изменений Института океанологии РАН, представил свой уникальный взгляд на возможности применения ИИ в науках о Земле [3]. Доклад Криницкого подчеркивает значимость исследований в этой области, особенности применения ИИ и его потенциал для решения ключевых задач океанологии и атмосферных исследований.

В последние годы активно развивается направление, связанное с применением методов машинного обучения и глубокого обучения в задачах анализа данных океано-атмосферного взаимодействия. Использование ИИ позволяет значительно ускорить процессы обработки и анализа больших массивов данных, облегчить идентификацию и интерпретацию сложных взаимосвязей и закономерностей природных процессов.

Целью данной статьи является осветить основные аспекты выступления Михаила Криницкого, а также продемонстрировать вклад ИИ в развитие наук о Земле на примере деятельности Лаборатории взаимодействия океана и атмосферы и мониторинга климатических изменений Института океанологии РАН.

2 ИИ и Мировой океан

Науки о Земле для ИИ - пока еще нетипичная, но очень перспективная область. Здесь задачи обладают значительно более широким спектром особенностей, по сравнению с обычными случаями использования ИИ, например, такими, как рекомендации товаров покупателю на маркетплейсах или отслеживание кибератак. В Институте океанологии мы успешно применяем ИИ для разных задач уже не первый год [4].

Развитие этого направления дало нам инструменты, позволяющие использовать ИИ в различных задачах мониторинговых наблюдений, ускорения камеральных и полевых исследований и более точной оценки факторов, регулирующих динамику атмосферы и океана [2]. Мы применяем ИИ в таких задачах, как обнаружение объектов и физических явлений в визуальных данных или данных дистанционного зондирования, так и в задачах извлечения знаний из данных классического моделирования или экспедиционных измерений.

В некоторых случаях нам удалось настроить нейросети, которые выполняют рутинные камеральные задачи за высококвалифицированных экспертов, существенно сокращая затраты их времени. ИИ может значительно облегчить и ускорить процессы проведения научных изысканий и тестирования гипотез в океанологии.

Исходя из опыта нашего коллектива в использовании ИИ в науках о Земле, мы можем с уверенностью сказать, что характер и разнообразие проблем и особенностей, с которыми мы встречаемся, гораздо шире, чем в обычных прикладных задачах машинного обучения. Например, иногда накопленных данных слишком много и правило "чем больше данных, тем лучше обучается ИИ" перестает работать. Кроме того, зачастую оказывается, что разметка данных, стандартный для методов ИИ этап, на практике неосуществима за счет плохо формализуемых признаков изучаемых объектов.

При этом стандартные проблемы, характерные для машинного обучения и ИИ, проявляются и здесь, в геофизике. Мы постоянно сталкиваемся с проблемой переобучения или слишком слабых моделей, а также с проблемой слишком шумной разметки или малых объемов размеченных данных. Отдельный чувствительный вопрос - доверие к результатам ИИ в задачах фундаментальных наук. Академическое сообщество пока скептически относится ко всем новым методам, тем более сложно интерпретируемым.

Для повышения уровня доверия к нашим результатам мы с самого начала последовательно проводим исследования для изучения свойств моделей ИИ в задачах наук о Земле. Мы разрабатываем специальные методы достоверной оценки его ошибок и неопределенностей. Знание пределов применимости ИИ помогает завоевать ему доверие в академической среде. Несмотря на вышеперечисленные особенности, наша лаборатория планирует и дальше развивать это направление. Для этого мы постоянно приглашаем новых студентов и аспирантов для освоения методов искусственного интеллекта применительно к задачам, решаемым в Институте океанологии.

Если задуматься о ближайшем будущем, то исследование Мирового океана — это многогранная задача, в которой искусственный интеллект (ИИ) несомненно будет играть ключевую роль. Возможности применения ИИ для исследования Мирового океана крайне многообразны. Автоматизированный анализ данных дистанционного зондирования, таких как спутниковые снимки, может помочь в обнаружении и отслеживании океанических течений, температур поверхности воды, уровня моря и других ключевых параметров океана. Применение алгоритмов машинного обучения может способствовать созданию более точных прогностических моделей океанических и атмосферных условий, что, в свою очередь, поможет в предсказании погоды и климатических изменений. Разработка автономных подводных аппаратов с ИИ для мониторинга морской фауны и флоры, загрязнения воды, а также для сбора различных данных в реальном времени, является еще одним важным направлением. Использование ИИ для обнаружения и оценки масштабов загрязнения океана, включая автоматическое обнаружение разливов нефти и выбросов отходов, также имеет большой потенциал. В области исследования глубоководных объектов ИИ может автоматизировать процесс исследования глубоководных археологических объектов и геологических формаций, а также создание трехмерных карт глубоководных территорий. Разработка систем ИИ для автоматической идентификации и классификации морских организмов поможет в изучении морской биоразнообразности и влияния климатических изменений на морские экосистемы. Применение ИИ также может оптимизировать планирование и проведение морских экспедиций, анализ данных в реальном времени и поддержку принятия решений в сложных условиях. В области безопасности на море ИИ может анализировать данные с сенсоров и камер для предупреждения о потенциальных угрозах, таких как ледяные горы, другие суда или экстремальные погодные условия, для обеспечения безопасности мореплавания. Использование ИИ для создания и тестирования новых материалов, которые могут выдерживать экстремальные условия океана, также является перспективным направлением, которое может способствовать развитию подводной техники и технологий. Наконец, использование виртуальной реальности и ИИ для создания образовательных платформ и симуляторов может помочь в обучении и подготовке специалистов в области океанологии и морской биологии. Искусственный интеллект открывает множество возможностей для расширения границ знаний о Мировом океане, предоставляя новые инструменты и методы для исследователей в этой важной и сложной области.

3 Выводы

Применение ИИ в науках о Земле представляет собой сложное и многоаспектное направление, требующее глубокого понимания как самого ИИ, так и специфики изучаемых процессов. Разработка и внедрение моделей ИИ в этой области требует тщательного анализа и адаптации под конкретные задачи и условия.

ИИ может значительно ускорить процессы обработки и анализа данных, что в свою очередь способствует более быстрому получению научных результатов и верификации научных гипотез. Это особенно актуально в условиях растущих объемов данных и увеличения сложности задач.

Важным аспектом является разработка методов оценки ошибок и неопределенностей ИИ, что помогает улучшить доверие к результатам, полученным с помощью ИИ, в академической среде. Это позволяет более полно использовать потенциал ИИ для решения фундаментальных и прикладных задач в науках о Земле.

Несмотря на выявленные проблемы и сложности, применение ИИ в океанологии и атмосферных науках является перспективным направлением. Проведение дальнейших исследований и разработка новых методов, адаптированных под специфику этих наук, может привести к значительному прогрессу в исследованиях океано-атмосферного взаимодействия.

Необходимость в подготовке новых кадров, способных работать на стыке ИИ и наук о Земле, подчеркивает важность развития образовательных программ и научных лабораторий в этом направлении.

Исследования в области применения ИИ к задачам океанологии и атмосферных наук являются актуальными и перспективными. Продолжение работ ИО РАН в этом направлении позволит не только расширить границы понимания природных процессов, но и создать основу для разработки новых эффективных методов мониторинга и прогнозирования изменений климата.

Благодарность: работа выполнена при поддержке Министерства науки и высшего образования Российской Федерации (госзадание № FMWE-2021-0003).

Литература

1. Smith, A. (2021). Artificial Intelligence: The Modern Prometheus? Cambridge University Press.

2. Johnson, K., & Williams, R. (2022). The Ocean-Atmosphere Interaction: Challenges and Prospects. Springer.

3. AI IN 2023 Conference Proceedings (2023). University of Innopolis.

4. Криницкий, М. (2020). Применение методов искусственного интеллекта в океанологических исследованиях. Издательство РАН.

5. На конференции по искусственному интеллекту AI IN 2023 // 24 августа 2023. https://ocean.ru/index.php/novosti-left/novosti-instituta/item/2822-na-konferentsii-po-iskusstvennomu-intellektu-ai-in-2023

References

1. Smith, A. (2021). Artificial Intelligence: The Modern Prometheus? Cambridge University Press.

Журнал «Окружающая среда и энерговедение» (ОСЭ) №3(2023)

2. Johnson, K., & Williams, R. (2022). The Ocean-Atmosphere Interaction: Challenges and Prospects. Springer.

3. AI IN 2023 Conference Proceedings (2023). University of Innopolis.

4. Krinitsky, M. (2020). Application of Artificial Intelligence Methods in Oceanographic Research. RAS Publishing.

5. At the Artificial Intelligence Conference AI IN 2023 // August 24, 2023. https://ocean.ru/in-dex.php/novosti-left/novosti-instituta/item/2822-na-konferentsii-po-iskusstvennomu-intel-lektu-ai-in-2023

AI and the Ocean: Report on Mikhail Krinitsky's Presentation at AI IN2023 Conference

Krinitsky Mikhail Alexeevich [0000-000i-5943-0695]

P.P. Shirshov Institute of Oceanology of the Russian Academy of Sciences, 117997, Moscow, Nakhimovsky Ave., 36

E-mail: [email protected]

Abstract. This article covers the presentation by Mikhail Krinitsky, a senior researcher of the Laboratory for Ocean-Atmosphere Interaction and Climate Change Monitoring at the Russian Academy of Sciences' Institute of Oceanology, at the Artificial Intelligence AI IN 2023 conference at the University of Innopolis. Krinitsky introduced a unique perspective on the application of artificial intelligence (AI) methods in Earth sciences. Particular attention is given to the successful utilization of AI in monitoring and research tasks in the field of oceanology, as well as the high-potential capabilities of AI in various monitoring observation tasks, accelerating chamber and field studies, and more accurately assessing factors regulating the dynamics of the atmosphere and ocean. The article also addresses the challenges and issues arising from the application of AI in fundamental sciences, and Krinitsky's team's endeavor to develop methods to enhance the academic community's trust in the results obtained with the help of AI.

Keywords: artificial intelligence, P.P. Shirshov Institute of Oceanology of the RAS, climate change monitoring, AI IN 2023 conference, application of AI in Earth sciences

Acknowledgment. This work was supported by the Ministry of Science and Higher Education of the Russian Federation (state task No. FMWE-2021-0003).