英国南极调查局（BAS）的专家们通过引入尖端的人工智能（AI）工具，在水下世界的研究中取得了重大突破。这项创新彻底改变了南极海底数据分析的速度。过去，人工处理一张图像可能需要长达八小时的时间，这是一项耗时且艰巨的任务；而现在，借助AI技术，这一过程仅需几秒钟即可完成。这使得科考队能够在冰封海域的探险过程中，实时地对数据进行标记和分类，极大地提升了现场作业效率。
南极海底平原是生物多样性的巨大宝库，汇集了南大洋所有已知物种中超过94%的生命形式。许多生活在这里的生物都是独特的生命体，它们进化出了在极度严寒条件下生存的独特机制。英国南极调查局的机器学习专家兼该研究的主要作者凯梅隆·特罗特博士（Dr. Cameron Trotter）证实，AI的应用将图像分析所需的时间从八小时大幅缩短至短短几秒钟，为海洋生物学研究带来了革命性的变化。
这套AI模型是基于在威德尔海“极星号”科考船（RV Polarstern）上收集的材料进行训练的。研究人员最初手动标注了前一百张图像，为AI提供了基础学习样本和精确的识别标准。如今，该技术已具备在整个南大洋识别多种海洋生物的能力，包括海星、珊瑚、海绵和鱼类等关键物种。
英国南极调查局的古生物学家罗文·惠特尔博士（Dr. Rowan Whittl）指出，AI技术的采用使得研究人员能够摒弃传统的、往往具有破坏性的数据采集方法，例如拖网和捕捞。对于保护南极脆弱的生态系统而言，这一点至关重要。通过非侵入性的图像分析，科学家们可以更负责任地进行研究，避免对敏感栖息地造成不必要的干扰和破坏。
目前，科学家们正在处理一个庞大的图像档案，其中包含在南极半岛和威德尔海任务期间积累的超过三万张图像。这项工作的成果已在美国檀香山举行的国际计算机视觉大会（ICCV）上进行了展示。这场技术飞跃为我们理解南极脆弱的生态系统开辟了新的视野，并为政策制定者提供了至关重要的信息，以便更好地制定保护策略，维护这些独特的栖息地。
在极地研究中使用AI并非个例，它已成为一种趋势。英国南极调查局的AI实验室正积极利用机器学习来解决广泛的挑战，从预测海冰状况到自动化极地操作的各个方面。这种跨学科的方法在其他领域也展现出显著的效能，例如，类似的算法被成功应用于预测北极驯鹿的迁徙路径，从而有助于保护它们的行进路线，确保生态平衡。