В пресс-службе Российского научного фонда (РНФ) сообщили, что российские ученые разработали системы машинного обучения, которые анализируют состояние мидий для мониторинга состояния водной среды в режиме реального времени. Эти системы ИИ превосходят существующие алгоритмы по скорости обнаружения аномалий на 30−90 минут.
Новизна разработки заключается в использовании активности двустворчатых моллюсков как биосенсоров. Установленные на мидиях датчики фиксируют изменения в движении створок их раковин, которые отражают состояние окружающей среды. Системы беспроводной связи непрерывно передают эти данные.
Три алгоритма машинного обучения, применяемые учеными, показали высокую эффективность на базе данных, собранных с 16 биодатчиков, установленных в акватории крымской реки Черная. Все три алгоритма обнаруживали аномалии примерно за 17−19 минут, что значительно быстрее по сравнению с другими методами.
