L'évaluation de très grandes quantités de données devient de plus en plus pertinente en recherche océanique. Les robots de plongée ou les véhicules sous-marins autonomes qui effectuent des mesures de manière autonome en haute mer peuvent désormais enregistrer de grandes quantités d'images à haute résolution. Pour évaluer ces images scientifiquement de manière durable, un certain nombre de conditions préalables doivent être remplies dans l'acquisition de données, curation et gestion des données.

« Au cours des trois dernières années, nous avons développé un workflow standardisé qui permet d'évaluer scientifiquement de grandes quantités de données d'images de manière systématique et durable, " explique le Dr Timm Schoening du groupe de travail Deep Sea Monitoring dirigé par le Prof. Dr. Jens Greinert à GEOMAR. Le véhicule sous-marin autonome ABYSS a été équipé d'un nouveau système de caméra numérique pour étudier l'écosystème autour des nodules de manganèse dans l'océan Pacifique. Avec les données ainsi collectées, le workflow a été conçu et testé pour la première fois. Les résultats sont maintenant publiés dans la revue internationale Données scientifiques .

La procédure est divisée en trois étapes :Acquisition de données, curation et gestion des données, dans chacune desquelles des étapes intermédiaires définies doivent être accomplies. Par exemple, il est important de préciser comment la caméra doit être configurée, quelles données doivent être saisies, ou quel éclairage est utile pour répondre à une question scientifique précise. En particulier, les métadonnées du robot de plongée doivent également être enregistrées. "Pour le traitement des données, il est indispensable de lier les données images de la caméra aux métadonnées du robot de plongée, " dit Schoening. L'AUV ABYSS, par exemple, enregistré automatiquement sa position, la profondeur de la plongée et les propriétés de l'eau environnante. "Toutes ces informations doivent être liées à l'image respective car elles fournissent des informations importantes pour une évaluation ultérieure, " dit Schoening. Une tâche énorme :ABYSS a collecté plus de 500, 000 images des fonds marins en une trentaine de plongées. Divers programmes, que l'équipe a développé spécialement à cet effet, veillé à ce que les données soient rassemblées. Ici, matériel d'image inutilisable, tels que ceux avec flou de mouvement, a été éliminé.

Tous ces processus sont désormais automatisés. "Jusque là, cependant, un grand nombre d'étapes chronophages avaient été nécessaires, " dit Schoening. " Maintenant, la méthode peut être transférée à n'importe quel projet, même avec d'autres AUV ou systèmes de caméras. » Le matériel ainsi traité a ensuite été mis en permanence à la disposition du grand public.

Finalement, l'intelligence artificielle sous la forme de l'algorithme spécialement développé "CoMoNoD" a été utilisée pour l'évaluation à GEOMAR. Il enregistre automatiquement si des nodules de manganèse sont présents sur une photo, dans quelle taille et à quelle position. Ensuite, par exemple, les images individuelles pourraient être combinées pour former des cartes plus grandes du fond marin. La prochaine utilisation du workflow et des programmes nouvellement développés est déjà prévue :lors de la prochaine expédition au printemps de l'année prochaine en direction des nodules de manganèse, l'évaluation du matériel d'image aura lieu directement à bord. « Nous emporterons donc à bord des ordinateurs particulièrement puissants, " dit Timm Schoening.