富士通努力开发“海洋数字孪生”

很长一段时间以来，数字孪生的概念一直引起科学家们的兴趣。数字孪生是物理世界中的整个系统或单个对象的虚拟表示，它使用实时数据进行更新，通常依靠人工智能来确保模拟的准确性。

当许多企业组织都在努力创建各种系统的数字孪生时——比如NVIDIA在GTC24上宣布的地球-2气候数字孪生云平台——富士通已经把目光投向了创建海洋的数字孪生。

通过结合激光雷达、人工智能、自主水下航行器(AUV)和一个体操判断系统，富士通可以研究水下生态系统的高精度复制品。有了足够的数据和艰苦的工作，富士通的科学家们将能够预测环境如何随着时间的推移而变化，以及某些保护措施如何影响生态系统。

这并不是富士通科学家第一次尝试创造数字孪生体。该研究机构此前曾与卡内基梅隆大学合作，在美国匹兹堡创建了一个人工智能驱动的数字交通孪生。然而，这个海洋的孪生兄弟出现在地球的水受到污染和人类发展严重威胁的时候。它可以帮助确切地了解我们对海洋做了什么。

体操和水下研究

富士通的数字孪生使用AUV和卫星收集海洋物体的3D数据，如海藻和珊瑚礁，以及可以改变当地生态系统的人造结构。一旦收集到这些数据，科学家们就会生成一个模型来测量和模拟当地环境的变化，比如生物体的生长。

例如，3D数据使研究人员能够计算特定地区植物生命吸收的二氧化碳量并确定其生物量，从而预先验证与蓝碳（蓝碳是指利用海洋生物吸收大气中的二氧化碳，并将其固定在海洋中的过程、活动和机制）相关的测量。为了对水下物种的发育进行时间序列模拟，还包括了生物数据。这样就可以模拟由于执行海洋生态系统的具体养护措施，包括海底动物的生长状况，以及预先核查防止全球变暖对策的效力而引起的二氧化碳吸收变化。

然而，这里的一个主要挑战是卫星和AUV获得的3D数据的分辨率。现有的声学声纳等技术无法提供足够清晰的图像，分辨率限制在10厘米左右。

为了在水下实时解决这个问题，富士通求助于一项“跨界”技术——与国际体操联合会合作设计的“裁判支持系统”，其用以协助体操裁判。在人工智能的帮助下，该系统使用3D传感器和人工智能来协助裁判捕捉并正确评估体操运动员的复杂动作。虽然将这项技术与水下研究结合起来可能看起来很奇怪，但实际上这是非常明智的。AUV必须在不断晃动的水中移动，而这种经过改造的体操系统能够对水下环境进行高分辨率和高速扫描。

体操裁判系统还由水下光探测和测距(LiDAR)设备提供支持，该设备允许用户在三种激光波长中进行选择，以根据海况找到最佳测量波长。这将允许在运动中的自主无人潜艇上进行三维测量，并开发跟踪运动物体的技术。

此外，富士通利用人工智能进行图像增强，以校正颜色并澄清图像。该技术包括两种形式的人工智能:一种是在3D转换之前纠正主题的原始颜色并增强目标物品的模糊轮廓以生成增强照片;另一种类型的人工智能消除浑浊并恢复轮廓。通过这样做，可以避免3D处理和对象识别中的错误，从而可以测量每个对象的形状。这使得即使在浑浊的水中工作，也能精确地识别和测量到几厘米的生态系统。

为了验证该技术的有效性，富士通和国家海事研究所(NMRI)进行了现场测试，以自动实时收集水下数据。富士通将一个水下传感器集成到NMRI创建的“AUV-ASV连接系统”中，结合了摄像头和激光雷达进行实时3D测量。本实验成功获得了水下安装管道、珊瑚礁等厘米尺度物体的高分辨率三维实时数据。

未来的计划

富士通计划在未来扩大这项技术的测量目标，研究人员希望将海藻包括在内，因为海藻能吸收大量的蓝碳。到2026财年，该公司希望为海藻床创造一个海洋数字孪生。这将有助于企业和地方政府测量海藻床中储存的碳量，保护和种植新的海藻床，促进和维持珊瑚礁的生物多样性。

富士通还打算在定于2024年3月27日至30日举行的日本渔业科学学会2024年春季会议上提交一份关于实地试验结果的全面报告。

富士通将继续致力于开发能够在困难条件下(如强大的洋流和不平坦的海底地形)持续收集数据的技术，并参与通过促进吸收碳的海藻的生长来帮助海洋脱碳的倡议。另外，检查和累积用例将被添加到度量目标列表中。富士通打算创建一个海洋数字孪生工具，根据观察到的3D数据，利用环境科学、生物学和其他学科的知识进行模拟。研究人员还希望与正在实施碳中和倡议的企业、地区行政部门和团体合作。