Истражувачи на НАСА развија систем со вештачка интелигенција што комбинира податоци од пет сателитски извори за подобро следење на штетните цутови на алги во крајбрежните води. Алгоритмот е тестиран во западна Флорида и јужна Калифорнија, каде ваквите појави редовно создаваат здравствени и економски проблеми.
Штетните цутови на алги можат да ги загадат плажите, да наштетат на морскиот свет и да предизвикаат ризици за луѓето. Во Флорида, видот Karenia brevis со децении е поврзан со црвени плими, додека на западниот брег видовите од родот Pseudo-nitzschia во некои случаи ослободуваат токсини опасни за морските цицачи.
Досегашното следење често се потпира на теренски екипи кои земаат примероци од вода и ги носат во лабораторија, што бара време и не секогаш помага да се утврди каде точно ќе се појави проблемот. Новиот пристап се потпира на сателити, вклучувајќи ги мисиите PACE и TROPOMI, за да ги открие знаците на цветање уште во рана фаза.
Клучот е самонадгледувано машинско учење, кое може да препознава врски меѓу различни типови податоци без претходно рачно означување. Моделот бил трениран на сателитски снимки од 2018 и 2019 година, а потоа проверуван со теренски и лабораториски мерења. Резултатите покажуваат дека може да ги мапира штетните цутови и во сложени крајбрежни услови, со талог, вегетација и истекување од копното.
Авторите наведуваат дека следниот чекор е проширување на системот со повеќе податоци и тестирање во други водни тела, вклучително и езера. Целта е алатката да им помогне на здравствените и еколошките служби побрзо да одредат каде да земаат примероци и како поефикасно да реагираат.
