Институт географии РАН и Центр технологий для общества Yandex Cloud внедрили нейросеть для определения видов диатомовых водорослей по микрофотографиям. Обработка снимка занимает менее 200 миллисекунд, сообщает ТАСС со ссылкой на пресс-службу института. Пользователь может загрузить одну или несколько фотографий с микроскопа, а при наличии нескольких створок на одном изображении система находит и распознает каждую отдельно.
Диатомовые водоросли представляют собой одноклеточные организмы с кремниевым панцирем, сохраняющимся в донных отложениях на протяжении тысяч лет. Отдельные виды зависят от температуры и кислотности воды, а также концентрации питательных веществ. Изучение их состава на разных глубинах позволяет восстанавливать историю озера и окружающего климата методом диатомового анализа.
До внедрения сервиса палеогеографы выполняли такую работу вручную. На каждом микропрепарате при тысячекратном увеличении им приходилось определять от 500 до 600 створок — половинок панцирей, затрачивая на это от двух до восьми часов. Одна колонка донных отложений может включать до сотни препаратов, поэтому подготовка реконструкции растягивается на годы.
Ранее готового решения для этой задачи не существовало, а алгоритм DiatomNet правильно определял собственные снимки института примерно в 30% случаев. Для обучения новых моделей команда объединила около 2,2 тыс. изображений 51 вида из открытой базы Kaggle и примерно 1 тыс. фотографий 46 видов из закрытого набора Института географии РАН, собранного при поддержке Российского научного фонда. Данные разместили в Yandex Object Storage, а обучение провели в Yandex AI Studio.
Точность YOLOv11 на тестовой выборке института достигла 75%, тогда как классификатор DiatomNet показал 70% на открытом наборе. Эти значения считаются промежуточными и будут пересчитаны после расширения данных. Лучше распознаются крупные, целые и хорошо развернутые створки, а повернутые, нечеткие или расположенные возле края кадра объекты пропускаются в 10–20% случаев.
Следующим этапом станет проверка сервиса на целом микропрепарате: его отдельно изучат несколько специалистов, после чего их выводы сопоставят друг с другом и с результатами модели. При подтверждении точности институт сможет использовать полученные данные в научных публикациях. Разбор одной колонки отложений в перспективе может сократиться с нескольких лет до нескольких месяцев, а обучающий набор продолжат пополнять реальными и преобразованными изображениями.