De siste fem årene, har nye AI-teknikker revolusjonert hvordan vi analyserer bildedata fra satellitter, fly og droner. Dette brukes blant annet for å oppdage oljesøl, søppel, forurensning og andre inngrep som endrer naturen vår.
– Jeg er vanligvis veldig forsiktig med ordet paradigmeskifte, men med dyp læring på bilder, kan man trygt si at det har vært et paradigmeskifte, sier Rune Solberg, forskningsleder i Norsk Regnesentral (NR). NR er et forskningsinstitutt som utfører profesjonell oppdragsforskning.
Solberg forteller at bruk av AI, eller kunstig intelligens, til bildeanalyse med droner og satellitter, fortsatt er i utviklingsfasen.
Rune Solberg
Forskningsleder i Norsk Regnesentral
– Hos oss ligger tyngdepunktet i å utvikle nye og bedre analyseteknikker. AI har gitt oss en skikkelig «boost» på det. Ikke bare er resultatene som oftest bedre enn med klassiske teknikker. Det er også problemstillinger vi ikke klarte å løse tidligere som nå er mulige og gir brukerne nyttige resultater i sitt daglige arbeid. I de fleste av prosjektene vi kjører i dag, på alle slags anvendelser, gjør AI-teknikker det vesentlig bedre enn klassiske analyseteknikker, sier han.
SeaBee – kyst- og vannforskning
SeaBee er et nasjonalt senter for dronebaserte tjenester for bruk i kyst- og vannforskning. Dronene kartlegger og overvåker naturtyper, alge- og dyresamfunn og menneskeskapte påvirkninger. NR leder arbeidet for utvikling av maskinlæringsalgoritmer for automatisk analyse av dronedata. De skal også lage et rammeverk for å laste opp bildene og gjøre dem søkbare. SeaBee gjennomføres i samarbeid med NIVA, som også er prosjektleder, NTNU, NINA, HI og GRID-Arendal.
– Vi kartlegger habitatet, og lager et tematisk kart over områdene. Dermed kan vi si noe om endringene i forbindelse med klimaovervåking og forurensning, sier Arnt-Børre Salberg, seniorforsker i NR.
– Vi lager også algoritmer som analyserer bildene og finner sjøfugl og teller dem. Vi kan se om fuglene er på reir, om det er en hann eller en hunn og hvilken alder fuglen har, sier Salberg.
Arnt-Børre Salberg
Seniorforsker i Norsk Regnesentral
OceanWatch
I prosjektet OceanWatch, utvikler NR dyplæringsmetodikk som automatisk tolker sensordata fra flybåren kyst- og havovervåkning. En sentral utfordring ved bruk av droner til havovervåkning, er at det er begrenset kapasitet til å overføre store mengder sensordata via satellitt.
– Norwegian Special Mission (NSM) lager systemer for flybåren overvåkning. I dag flyr de langs kysten med fly og kartlegger skip og oljesøl. Ideen er å automatisere deteksjonen av skip og oljesøl og på sikt kunne implementere den i en drone, sier Salberg.
Oppdager naturinngrep
Øivind Due Trier er seniorforsker ved NR, og prosjektleder for et prosjekt som leter etter naturinngrep ved hjelp av satellittbilder. Miljødirektoratet vedlikeholder et kart over all gjenværende inngrepsfri natur i Norge. Med unntak av Svalbard, er 45 prosent av landarealet i Norge inngrepsfri natur.
Øivind Due Trier
Seniorforsker i Norsk Regnesentral
– Vi har brukt kunstig intelligens og trent satellittene til å kjenne igjen veier i utmark og naturinngrep rundt vindmølleparker. Tidligere har Miljødirektoratet brukt lang tid på å få oversikt over de samlede inngrepene. Ved å analysere satellittbildene med bruk av kunstig intelligens, går dette arbeidet mye raskere, sier Trier.
Av Marte Frimand
