Til hovedinnhold
Norsk English

Mikroskopiske farer i havet

Ved hjelp av kamerasyn og kunstig intelligens kan vi lære maskiner å gjenkjenne ulike alger fra bilder, og så kan vi tilpasse algoritmer for å sortere algene i riktige grupper. Det vil være tidsbesparende verktøy i algeovervåking.
Mikroalger er naturlig tilstede overalt i akvatiske systemer. Alger kan medføre stress eller dødelighet hos fisk av ulike årsaker. SINTEF Ocean utvikler for tiden beredskapsprogrammet Algevarsling 4.0.

Næringen har behov for informasjon om mikroalgeoppblomstring på et tidlig tidspunkt, og flere målinger for å forstå hvordan miljøbetingelser og algeblomstringer henger sammen.

– Beredskapsprogrammet kombinerer forskjellige datakilder som tilgjengeliggjør informasjon i nær-sanntid, med tolkninger og anbefalinger. Vi ønsker å utvikle dette som et nasjonalt program mellom industriaktører, forsikringsselskaper, myndighetene og forskningsmiljøer, sier forsker Matilde Skogen Chauton.

Hvordan skjer oppblomstringen av alger?

Det er flere forhold som kan føre til en blomstring. Når forholdene i omgivelsene (temperatur, lys, salinitet, næringssalter) ligger til rette for vekst, kan de øke raskt i antall. En blomstring med høy biomasse vil påvirke lyset og sikten i vannet, og videre påvirke gassutvekslingen. Noen alger er giftige, og i denne kategorien finnes det ulike gifter som for eksempel lammende gift eller membran-ødeleggende gift.

– Vi forventer at skadelige blomstringer kan skje oftere med økende vanntemperaturer i fremtiden, og nye arter som foreløpig ikke er et stort problem i Norge, kan dukke opp, forklarer Matilde.

Nye deteksjonsmetoder

I dag brukes lysmikroskopi-undersøkelser for å identifisere og anslå mengder av mikroalger i vannprøver.

– Feltmålinger av algesamfunn baseres i stor grad på turbiditets- eller klorofyllmålinger fra sensorer eller satellittmålinger. Det kan gi et bilde på om forekomster øker eller minker, eller utbredes over større arealer. Det gir imidlertid ingen informasjon om algene er skadelige eller ikke, forteller forsker Ingrid Ellingsen.

Det jobbes med å bruke bilder og maskinlæring til å gjenkjenne alger, og det kan fungere godt for alger av en viss størrelse og med distinkte karaktertrekk. Hyperspektrale kameraer kan kanskje gi oss mulighet til å skille mellom ulike grupper basert på algenes ulike pigmenteringer, og dermed ulike absorpsjonsprofiler. Disse kameraene kan monteres på satellitter og “se” en farlig oppblomstring fra oven.

Kamerateknologi kombineres med vannprøver

Satellittbilder er nyttig for en første indikasjon på at det er mikroalger eller andre aktiviteter i havet.

– Om disse kombineres med annen teknologi, kan vi finne ut hva som forårsaker de fine fargene i havet. Kamerasystemer som kan ta opp veldig små partikler i vannet har mulighet for det, og kan nå automatisk skille mellom fiskeegg, raudåte og fiskelarver, sier Ingrid.

Kamerateknologien må enn så lenge kombineres med vannprøver. Manuell mikroskopering av vannprøver er det som brukes for identifisering og kvantifisering av algeforekomster når det registreres endringer i fiskeadferd. Det beste ville være om man kunne komme oppblomstringene i forkjøpet, for eksempel ved å måle, predikere og tolke de miljøbetingelsene som gjør en algeoppblomstring mulig.

– Økt forståelse for sammenhengene i miljøet og større datamengder gir oss mulighet til å modellere utviklingen i et område, avslutter Ingrid.

 

Les mer om analyser av algeprøver her