Arina.id — Peneliti Jepang mengembangkan sistem kecerdasan buatan (AI) yang mampu mendeteksi sampah plastik di dasar laut dengan lebih cepat dan akurat. Teknologi tersebut berpotensi digunakan untuk memantau pencemaran laut secara hampir waktu nyata.
Sistem bernama DeepLitterAI itu dikembangkan oleh peneliti dari Japan Agency for Marine-Earth Science and Technology (JAMSTEC). Berdasarkan laporan Kyodo yang mengutip penelitian dalam jurnal Environmental Pollution, DeepLitterAI mampu memproses data hampir dua kali lebih cepat dibandingkan pemeriksaan manusia.
Teknologi tersebut dikembangkan untuk membantu mengidentifikasi lokasi penumpukan sampah di dasar laut sehingga upaya penanganan dapat dilakukan secara lebih cepat dan terarah.
Para peneliti melatih DeepLitterAI menggunakan sekitar 12.000 gambar yang berasal dari rekaman dasar laut yang dikumpulkan JAMSTEC sejak 1983. Dataset tersebut mencakup berbagai jenis sampah, termasuk benda-benda berukuran kecil, serta objek alami seperti batu dan biota laut yang berpotensi keliru dikenali sebagai sampah.
Untuk meningkatkan akurasi, peneliti menggunakan berbagai variasi gambar dalam proses pelatihan, termasuk teknik pengaburan dan pembalikan gambar. Metode tersebut dirancang untuk mengurangi kesalahan sistem ketika menghadapi kondisi rekaman dasar laut yang berbeda.
Deteksi sampah di dasar laut selama ini menjadi tantangan karena sebagian besar sampah plastik yang masuk ke laut pada akhirnya tenggelam dan menumpuk di dasar. Kondisi lingkungan laut, ukuran sampah yang kecil, serta kemiripannya dengan objek alami membuat identifikasi secara visual membutuhkan waktu dan tenaga besar.
“Kami dapat dengan cepat mengidentifikasi wilayah tempat sampah dalam jumlah besar menumpuk dan menggunakan informasi tersebut untuk menerapkan langkah-langkah penanganan,” kata Ryota Nakajima, ahli oseanografi biologi yang terlibat dalam penelitian tersebut.
Dalam pengujian menggunakan rekaman dasar laut sebenarnya, DeepLitterAI tetap mampu mengidentifikasi jenis dan jumlah sampah ketika objek yang dideteksi hanya memiliki ukuran sekitar 5–10 persen dari lebar gambar.
Sistem tersebut berhasil mendeteksi sekitar 80 persen jenis sampah utama, termasuk botol plastik dan kantong polietilena. Tingkat perbedaannya dibandingkan hasil pemeriksaan visual oleh para ahli berada di kisaran 10 persen.
Para peneliti berharap teknologi tersebut dapat dikembangkan lebih lanjut untuk mendukung pemantauan sampah plastik di laut secara lebih cepat, termasuk mendeteksi area dengan konsentrasi sampah tinggi yang membutuhkan penanganan segera.
Jika dapat diterapkan dalam skala luas, teknologi berbasis AI ini tidak hanya mempercepat proses identifikasi, tetapi juga dapat membantu menghasilkan peta sebaran sampah laut yang lebih komprehensif sebagai dasar pengambilan kebijakan dan upaya pembersihan laut.
Sumber PilihanEditor: Muhammad Zunus
