Penggunaan Deep Learning dalam Konservasi Terumbu Karang

Bisa membantu mengidentifikasi kesehatan karang

Citizens of The Great Barrier Reef merupakan sebuah organisasi konservasi yang bertujuan untuk melindungi terumbu karang. Program Great Reef Census (GRC) melibatkan warga menjadi citizen scientist atau ilmuwan warga untuk mengumpulkan data skala besar dari terumbu karang. 

Baru-baru ini, Dell Technologies bekerja sama dengan organisasi konservasi Citizens of The Great Barrier Reef di Australia. Dalam acara Media Briefing Dell Technologies yang dilaksanakan pada Selasa (22/8/2022), mereka mengumumkan model teknologi deep learning terbaru yang membantu para relawan dunia.

Penggunaan teknologi ini memungkinkan para citizen scientist untuk menganalisis foto-foto yang dikumpulkan dari Great Barrier Reef dengan lebih cepat dan akurat.

1. Perjalanan program Great Reef Census (GRC)

Penggunaan Deep Learning dalam Konservasi Terumbu Karangilustrasi Great Reef Census (dok. Citizens of The Great Barrier Reef )

Pada akhir tahun 2020, komunitas penelitian komunitas pariwisata menangkap lebih dari 7100 gambar dari Great Barrier Reef. Para relawan online ikut serta mengumpulkan dan mengkategorikan gambar tersebut untuk struktur laut, dan kesehatan serta kehidupan karang. Ini lah yang dinamakan Great Reef Census (GRC).

Untuk mendukung pengambilan data secara real time, Dell Technologies dan Intel mengembangkan teknologi solusi. 

Di kampanye tahun ini, ada 42.000 gambar yang terkumpul dan harus dianalisis. Fase ke-tiga akan dimulai pada Oktober 2022 dan akan menggunakan teknologi deep learning untuk proses analisis yang lebih baik. 

2. Peran deep learning dalam Great Reef Census

Penggunaan Deep Learning dalam Konservasi Terumbu Karangilustrasi terumbu karang (dok. Citizens of The Great Barrier Reef )

Deep learning menggunakan SegNet, sebuah teknologi arsitektur jaringan untuk segmentasi piksel semantik. Teknologi ini memungkinkan penggunanya mengidentifikasi setiap piksel dalam gambar untuk memastikan batas terumbu karang dalam waktu kurang dari 10 detik.

Dell Technologies telah bekerja sama dengan universitas untuk memahami 144 kategori organisme terumbu karang. Hal ini menghasilkan pembelajaran mendalam sehingga bisa membagi gambar tersebut dalam kategori.

Selain itu, model segmentasi semantik deep learning didukung oleh sistem akselerasi unit pemrosesan grafis (GPU) dan komputasi kinerja tinggi (HPC) Dell. Teknologi ini berfungsi untuk proses dan penyimpanan data yang lebih baik.

3. Inisiatif ini sejalan dengan komitmen Dell Technologies

Penggunaan Deep Learning dalam Konservasi Terumbu Karangilustrasi terumbu karang (dok. Citizens of The Great Barrier Reef )

Inisiatif ini sejalan dengan visi Evironmental, Social, dan Governance (ESG) Dell Technologies. Program ini bertujuan untuk menciptakan teknologi yang mendorong kemajuan dan kerja sama penanganan perubahan iklim (climate change). 

Program GRC bisa terwujud berkat kerja sama seluruh pihak yang terlibat di wilayah Asia Pasifik dan Jepang (APJ). Mereka berhasil menggabungkan keahlian Citizens of the Great Barrier Reef, Dell, universitas (The University of Queensland dan James Cook University), serta citizen scientists

Kolaborasi ini mendukung komitmen Dell Technologies untuk kemajuan keberlanjutan dan mewujudkan komitmen perusahaan di wilayah APJ. 

"Bersama Citizens of the Great Barrier Reef, teknologi Dell untuk mendukung penelitian sudah jauh modern sejak Great Reef Census pertama hingga hari ini. Dengan kemampuan deep learning, kita bisa meningkatkan upaya konservasi yang dilakukan tim untuk bisa mengakses data berkualitas dengan cepat dan mendukung kesuksesan kolaborasi antara semua pihak yang terlibat," ucap Amit Midha, President, APJ dan Global Digital Cities. 

Baca Juga: 12 Fakta Unik tentang Seks pada Hewan, Aneh dan Mengejutkan

4. Manfaat penggunaan deep learning

Penggunaan Deep Learning dalam Konservasi Terumbu Karangilustrasi terumbu karang (dok. Citizens of The Great Barrier Reef )

Kelebihan utama yang ditawarkan oleh model deep learning dari Dell adalah efisiensi. Sebelumnya, 13.000 gambar yang terkumpul membutuhkan waktu sekitar 2 bulan. Sekarang, 42.000 foto yang terkumpul bisa dianalisis dalam waktu satu minggu.

Selain itu, penggunaan teknologi deep learning akan meningkatkan kualitas analisis dari citizen scientist. Dengan efisiensi dan kualitas yang lebih baik, upaya konservasi juga akan terakselerasi dengan baik.

5. Great Reef Census di masa mendatang

Penggunaan Deep Learning dalam Konservasi Terumbu Karangilustrasi terumbu karang (dok. Citizens of The Great Barrier Reef )

Di masa mendatang, pendiri Citizens of the Great Barrier Reef, Andy Ridley, berharap bisa mengembangkan GRC. Didukung dengan teknologi dari Dell, ia berharap bisa membawa program ini ke wilayah karang laut lainnya.

Uji coba pertama di luar Australia akan dimulai di Indonesia. Program ini menjadi contoh bahwa semua orang bisa ikut berkontribusi dalam melestarikan terumbu karang dengan bantuan teknologi terkini.

 

Kemajuan teknologi memungkinkan kita untuk melakukan kolaborasi dengan lebih mudah. Teknologi deep learning yang digunakan oleh Citizens of The Great Barrier Reef bisa membantu menjaga kelestarian terumbu karang.  

Baca Juga: 10 Artefak Misterius, Menimbulkan Banyak Pertanyaan 

Topik:

  • Fatkhur Rozi

Berita Terkini Lainnya