
Учёные Института биологии южных морей имени А.О. Ковалевского РАН создали доступный и недорогой инструмент для раннего обнаружения загрязнителей в морской воде. Это система, которая анализирует, насколько часто сокращается тело ушастых медуз (аурелий) при плавании. Частота таких сокращений зависит от химического состава воды, поэтому по ней можно с точностью до 100% выявить посторонние вещества, например, нефтепродукты. Разработка поможет оперативно отслеживать экологическое состояние портов, прибрежных зон и морских ферм. Результаты исследования, поддержанного грантом Российского научного фонда, опубликованы в Journal of Marine Science and Engineering.
Из-за деятельности человека в морскую среду попадают разные загрязнители — нефтепродукты, пестициды, тяжёлые металлы, пластик. Они вредят здоровью морских обитателей и, накапливаясь в тканях рыб и моллюсков, могут оказаться в организме человека. Поэтому важно контролировать чистоту морей, особенно на участках, используемых для купания людей и выращивания морепродуктов.
Традиционно качество воды контролируют, отбирая пробы для лабораторного химического анализа. Этот метод очень точен, но он не позволяет отслеживать загрязнённость в реальном времени, поскольку такие тесты невозможно проводить даже раз в час. Поэтому в качестве альтернативы учёные стремятся использовать биологические «маркеры» — морских обитателей, очень чувствительных к изменению состава воды.

Специалисты ФИЦ ИнБЮМ разработали систему, которая выявляет загрязнители в воде по «живому датчику» — ушастым аурелиям (Aurelia aurita). Эти медузы обитают в водах умеренного и тропического климата, в том числе в Чёрном и Средиземном морях. Более ранние исследования показали, что ушастые аурелии очень чувствительны к химическому составу воды — при загрязнении тяжёлыми металлами, нефтепродуктами или микропластиком купол этих медуз сокращается иначе, чем в чистой воде. Однако использовать такие пульсации в качестве признака для мониторинга раньше не удавалось, поскольку не было точных автоматизированных систем наблюдения за ними.
«Мы предлагаем простую и автономную установку, которую можно будет использовать в полевых условиях без дорогостоящего лабораторного оборудования. Согласно идее, сначала в любой интересующей прибрежной зоне специалисты устанавливают аквариум с медузами, через который протекает морская вода. Далее с помощью системы компьютерного зрения и разработанного нами алгоритма они отслеживают поведение этих особей, которое зависит от качества воды», — поясняет руководитель проекта РНФ Елена Вышкваркова, кандидат географических наук, старший научный сотрудник лаборатории ландшафтной экологии и геоматики ФИЦ ИнБЮМ.
Чтобы обучить алгоритм, авторы помещали шесть медуз в аквариумы с чистой морской водой и записывали их поведение на видео. На каждом кадре нейросеть находила медузу, определяла её силуэт и отслеживала сокращения купола и траекторию движения животного. Всего алгоритм анализировал одиннадцать показателей: частоту пульсаций, интервалы между сокращениями, характеристики движения и другие. Затем в аквариумы добавляли небольшое количество дизельного топлива — частого загрязнителя прибрежных вод. В результате алгоритм научился со 100% точностью различать для каждой медузы «нормальные» (в чистой воде) и «изменённые» (после внесения топлива) характеристики движений. Поскольку каждая медуза по-разному реагирует на загрязнение воды (у одной особи купол может начать сокращаться чаще, чем в норме, а у другой — реже), было важно сравнивать изменения в пульсациях из-за загрязнителя не с каким-то средним показателем, а с характеристиками именно той же медузы в чистой воде.
Алгоритм безошибочно уловил изменения в поведении у всех шести медуз, когда в аквариум добавили загрязнитель. Это значит, что во время реального мониторинга будет достаточно отслеживать движения всего нескольких особей, чтобы надежно оценить состояние прибрежных вод.
«В дальнейшем мы расширим спектр исследуемых загрязняющих веществ. Параллельно мы планируем серии опытов с другими представителями черноморской фауны (в частности, ракообразными). Полученные данные позволят провести сравнительную оценку видов и обосновать выбор наиболее информативного кандидата для внедрения в систему биомониторинга морских акваторий», — резюмирует Елена Вышкваркова.