Исследователи из МФТИ, Института физики им. А.М. Обухова РАН и Арктического университета Норвегии обучили искусственный интеллект находить океанические вихри в Антарктике. В основе работы — нейросетевая архитектура для распознавания объектов YOLOv11. Ее обучили на 234 спутниковых снимках высокого разрешения, на каждом из которых вручную были размечены вихри с указанием их типов. Дополнительно применялся модуль SAHI (Slicing Aided Hyper Inference), который разделял изображения на множество небольших.

Разработка ученых предназначена для анализа прикромочной ледовой зоны Антарктики — ее, по словам ученых, сложно изучать из-за одновременного наличия воды, битого и плотного льда. Нейросеть находит вихри в плотных ледяных полях и в зонах с разреженным льдом, классифицирует и каталогизирует их. Использование модуля SAHI повысило точность обнаружения небольших вихрей на 50%. Отмечается, что сейчас модель иногда принимает за вихри круглые структуры на ледниках. Решить эту проблему планируется с помощью добавления географической маски.

По мнению ученых, автоматизированный поиск позволит собрать многолетнюю статистику вихревой активности, понять механизмы их генерации и влияние на ледяной покров. Эти данные нужны для развития климатических моделей. В будущем в исследование включат данные за другие годы для изучения межгодовой изменчивости. Ученые также намерены создать общедоступный сервис для мониторинга вихревой динамики в полярных областях.