Camera ảnh nhiệt và AI giúp tàu thuyền tránh cá voi xám

Vào một buổi chiều thứ Ba đầy nắng trong tháng 5, Vịnh San Francisco trở nên nhộn nhịp. Các tàu container lớn như những tòa nhà chọc trời vận chuyển hàng hóa đến Cảng Oakland, tàu chở dầu mang nhiên liệu, và phà đưa du khách đến các điểm tham quan cũng như người đi làm đến các công ty khởi nghiệp AI. Nhìn xuống dòng giao thông hàng hải này từ Đảo Angel, nằm gần lối vào vịnh, một nhóm các nhà khoa học đầy phấn khích chỉ vào những vệt sáng lấp lánh trên mặt nước: Ba con cá voi xám đang nổi lên để thở. Sự hợp tác giữa các cơ quan chính phủ và các nhà khoa học hy vọng sẽ giữ cho giao thông liên loài diễn ra an toàn, nhờ vào hệ thống phát hiện cá voi dựa trên AI đã ra mắt vào ngày 19/5. Được phát triển bởi WhaleSpotter, có trụ sở tại Somerville, Massachusetts, hệ thống này sử dụng mô hình AI để phát hiện cá voi trong các đoạn phim từ camera nhiệt nhìn xuống vịnh từ Point Blunt trên Đảo Angel. Các phát hiện được một người xác minh để ngăn chặn báo động giả. Sau đó, hệ thống cảnh báo các tàu gần đó để họ có thể giảm tốc độ hoặc đổi hướng. Mặc dù con người được đào tạo có thể phát hiện tia nước mà cá voi tạo ra khi thở ra, camera nhiệt được hỗ trợ bởi AI làm tốt hơn nữa – và chúng có thể theo dõi 24/7, ngay cả vào ban đêm và vào những buổi chiều sương mù. Đối với nhiều cá voi, chuyến đi đến San Francisco là điểm cuối của hành trình. Một nghiên cứu được công bố vào tháng 4 ước tính tỷ lệ tử vong 18% đối với cá voi xám đi vào vịnh. Bảy con đã chết ở đây cho đến nay vào năm 2026. Năm 2025, kỷ lục 21 con cá voi xám đã chết trong và xung quanh vịnh, và khám nghiệm tử thi cho thấy 40% số ca tử vong đó là do va chạm với tàu. Ông Douglas McCauley, Giám đốc Phòng thí nghiệm Khoa học Đại dương Benioff tại Đại học California, Santa Barbara, cho biết: “Năm ngoái thực sự là một cuộc khủng hoảng đối với cá voi xám”. Khu vực Vịnh là một điểm dừng mới trên tuyến đường di cư của cá voi xám. Chúng thực hiện cuộc di cư dài nhất trong số các loài động vật có vú, di chuyển giữa 15.000 và 20.000 km khứ hồi từ Alaska xuống Baja California, Mexico, để sinh sản. Trong lịch sử, chúng không dừng lại trên đường đi, ăn no trước khi khởi hành, sau đó nhịn ăn trong suốt hành trình. Tuy nhiên, kể từ năm 2018, hơn 100 con cá voi xám đã đi chệch hướng vào Vịnh San Francisco trên đường trở về phía bắc. Các nhà khoa học không chắc tại sao chúng lại dừng lại, nhưng họ nghi ngờ rằng đó là do mức độ băng biển thấp kỷ lục do biến đổi khí hậu nhanh chóng gây ra. Giả thuyết là nó đang tàn phá tảo biển làm phân bón cho chuỗi thức ăn ở Bắc Cực mà cá voi xám phụ thuộc vào. Thay vì đi về phía nam với một "bình xăng đầy", cá voi có thể không ăn đủ để duy trì toàn bộ cuộc di cư của chúng, vì vậy chúng đến Vịnh San Francisco để kiếm thức ăn trên đường về nhà. Một số con cuối cùng ở lại hơn một tháng. Cá voi xám di cư từ Alaska đến Mexico hàng năm. Gần đây, các nhóm đã bắt đầu dừng lại ở Vịnh San Francisco trên đường đi, khiến chúng có nguy cơ va chạm với tàu thuyền. Sam Beebe Ông McCauley nói: “Cá voi xám đang cố gắng trở thành một loài cá voi mới dũng cảm trong một thế giới kỳ lạ”. Đứng cạnh camera nhiệt của WhaleSpotter, nhìn xuống vịnh, ông nói đây là “một cái nhìn trực diện về biến đổi khí hậu”. Từ vị trí lắp đặt trên tháp của Lực lượng Bảo vệ Bờ biển tại Point Blunt của Đảo Angel, camera chụp được hình ảnh bao phủ một vùng nước hình nón kéo dài khoảng 7 km. Camera nhiệt AI phát hiện tia nước của cá voi Khi cá voi nổi lên để thở, chúng phun ra một luồng khí nóng hơn môi trường xung quanh. Công nghệ của WhaleSpotter ban đầu được phát triển tại Viện Hải dương học Woods Hole ở Massachusetts để nhận dạng những tia nước đặc trưng này, ngay cả khi chúng chỉ xuất hiện trong một hoặc hai pixel. Đoạn phim sau đó được gửi đến một chuyên gia về động vật có vú biển. để xác minh phát hiện. Nếu phát hiện là thật, hệ thống sẽ gửi cảnh báo đến Dịch vụ Giao thông Hàng hải của Lực lượng Bảo vệ Bờ biển Hoa Kỳ, sau đó có thể chia sẻ thông tin đó với các tàu trong khu vực. Các nhà nghiên cứu của Đại học California tại Santa Barbara và các nhà khoa học tại Trung tâm Động vật có vú biển sẽ sử dụng dữ liệu từ hệ thống để nghiên cứu cá voi. Dữ liệu cũng có sẵn trên bản đồ trực tuyến. Sự hợp tác này sẽ sớm bổ sung thêm một camera được lắp đặt trên một chuyến phà chạy giữa San Francisco và Vallejo về phía bắc, cung cấp một bức tranh đầy đủ hơn về sự hiện diện của cá voi trong vịnh. Các hệ thống của WhaleSpotter đã được sử dụng trên các tàu trên khắp thế giới, bao gồm tám tàu container thuộc sở hữu của công ty vận tải biển Matson có trụ sở tại Honolulu. WhaleSpotter cho biết công nghệ này giảm 90% nguy cơ va chạm tàu. Hệ thống Vịnh San Francisco là hệ thống đầu tiên kết hợp các thiết bị giám sát trên đất liền và trên tàu, và vì nó liên tục giám sát một khu vực bận rộn trong mùa di cư – thay vì tìm kiếm cá voi khi vượt đại dương – nên nó đã thực hiện một số lượng phát hiện đáng kinh ngạc. Tính đến ngày 19/5, hệ thống đã hoạt động được khoảng một tuần rưỡi và đã ghi nhận 6.600 phát hiện cá voi. Các nhà khoa học tin rằng đó có thể chỉ là từ một vài con cá voi đang ở trong vịnh trước các camera. WhaleSpotter sử dụng camera nhiệt để theo dõi các cột nước phun của cá voi, thực chất là hơi thở ra của không khí ấm, nén. Benioff Ocean Science Laboratory/UCSB Hệ thống camera rất giỏi trong việc phát hiện cá voi ngay cả trước khi chúng có thể nhìn thấy bằng mắt thường qua ống nhòm – nhưng nếu không có sự can thiệp của con người, nó vẫn dễ bị lỗi dương tính giả. Một nghiên cứu năm 2020 sử dụng camera hồng ngoại để phát hiện động vật có vú biển ở Đại Tây Dương ngoài khơi Canada đã tìm thấy tỷ lệ lỗi dương tính giả cao, chủ yếu do chim biển. Vì vậy, việc xác minh của con người vẫn cần thiết: Nếu hệ thống gửi cảnh báo khi không có cá voi, các thuyền trưởng sẽ không coi trọng thông tin đó trong tương lai, Giám đốc điều hành WhaleSpotter Shawn Henry cho biết. Ông Henry cho biết các xác minh của con người đang được đưa trở lại thuật toán để cải thiện nó. Hệ thống đã có khả năng xác định xem nó có đang phát hiện cùng một con cá voi đang thở lần nữa hay không, vì vậy các phát hiện tương tự liên tiếp nhanh chóng không được gửi đến các chuyên gia con người để xác minh, ông Henry nói. Ông hy vọng công ty sẽ có thể cải thiện hệ thống hơn nữa để loại bỏ nhu cầu xác minh của con người. “Tôi thích AI – nó không mệt mỏi như con người”, ông Henry nói. “Chúng tôi muốn dựa vào AI càng nhiều càng tốt”.