Neuralt net kortlægger dansk ishav

Jakobshavn Isbræ set fra Sentinel-2. Illustration: ESA
Når kun sort-hvide billeder af ishavet er tilgængelige, er et Convolutional Neural Network godt til at genkende mønstrer i billederne, forklarer DTU-forsker.

Hos DMI's såkaldte istjeneste sidder eksperter hver dag og tegner detaljerede kort over is i danske farvande. Kort, der er kritiske for at sejle sikkert til og fra Grønland, men som er tidskrævende at lave og samtidig hurtigt bliver forældede, når is vokser, smelter og flytter sig med vejr, vind og strøm.

I samarbejde med DMI har forskere ved DTU udviklet en deep learning-model, der skal lette processen og give mere præcise is-kort hurtigere.

David Malmgren-Hansen, der er postdoc på DTU Compute og har en ph.d. i deep learning, har haft til opgave at udvikle de algoritmer, som skal være med til at automatisere fortolkning af billeder, så DMI mere eller mindre automatisk kan sende kort ud med information om, hvor skibe kan sejle og ikke sejle.

Men det er en vanskelig opgave, da almindelige optiske billeder ikke kan bruges til at holde øje med isen.

»Derfor kommer den data, vi bruger, fra en anden type sensor, der er baseret på radar-teknologi, og som sidder på ESA-satellitten Sentinel 1. Den danner nogle sort-hvide billeder, men de er svære at fortolke, for vand kan både være hvidt og mørkt,« fortæller David Malmgren-Hansen.

Det, som DMI's eksperter i stedet må se efter, er mønstre i billederne. Og den opgave er perfekt for et Convolutional Neural Network – en type deep neural network, der er særligt velegnet til mønstergenkendelse i billeder, siger David Malmgren-Hansen.

Dette er en forkortet version af en artikel bragt hos DataTech. I den oprindelige artikel kan du blandt andet læse, hvordan David Malmgren-Hansen har brugt DMI's arkiv med satellitbilleder til at træne modellen, som netop nu er i en valideringsfase, og om vigtigheden af at have fokus på brugerne fra starten af udviklingen.

Tips og korrekturforslag til denne historie sendes til tip@version2.dk
Kommentarer (0)
sortSortér kommentarer
  • Ældste først
  • Nyeste først
  • Bedste først
Log ind eller Opret konto for at kommentere