Adam Coscia, pelajar kedoktoran tahun empat di Georgia Tech, telah mengubah penyelidikan oseanografi dengan alat visualisasi data interaktifnya, DeepSee, yang membolehkan saintis meramal dan menganalisis titik panas sampel sedimen dalam persekitaran laut dalam.
Alat visualisasi data terobosan menawarkan ahli oseanografi dan ahli ekologi mikrob pandangan yang belum pernah berlaku sebelum ini pada ekosistem laut dalam yang mereka pelajari. Direka oleh Adam Coscia, pelajar kedoktoran tahun empat di Georgia Tech, alat yang dipanggil DeepSee, mengubah cara penyelidik meramal dan menganalisis titik panas sampel sedimen.
Pada mulanya dimulakan sebagai projek latihan di NASA, kerja Coscia telah berkembang menjadi sumber kritikal di bawah bimbingan pasukan antara disiplin dari Caltech, Makmal Penggerak Jet (JPL) yang diuruskan oleh Caltech untuk NASA dan Kolej Reka Bentuk ArtCenter.
Victoria Orphan, ketua pasukan penyelidikan di Caltech, ialah ahli ekologi mikrob yang terkenal dengan tumpuan untuk mengkaji komuniti mikrob laut dalam dan interaksi mereka dalam sedimen dasar laut. Setelah menghadapi cabaran organisasi dengan set data sejarah, Orphan dan pasukannya memerlukan pendekatan yang lebih disatukan.
“Secara sejarah, set data kami adalah diskret dan telah wujud dalam hamparan Excel yang berasingan. Mungkin pada akhirnya, kami akan melakukan beberapa analisis statistik untuk mencari korelasi dalam data tersebut. Kemudian kami membandingkannya dengan peta kami,” kata Orphan dalam a Siaran akhbar. "Kami tidak mempunyai cara untuk menyatukan segala-galanya di bawah satu payung yang membolehkan kami mengetahui lebih lanjut tentang ekosistem ini."
Untuk mengoptimumkan ekspedisi penyelidikan mereka, pasukan Orphan setiap tahun memulakan pelayaran di luar pantai California, menggunakan kenderaan kendalian jauh (ROV) untuk mengumpul sampel sedimen penting. Pengenalan DeepSee telah merevolusikan ekspedisi ini.
"Ideanya ialah sebaik sahaja anda mempunyai sampel, dan anda berminat dengan kawasan tertentu dengan sampel terdahulu, anda boleh masuk dan memberi anotasi pada peta tempat untuk mengumpul sampel seterusnya dengan alat lukisan kami," kata Coscia dalam siaran berita.
DeepSee menyepadukan data topografi dan fotografi ke dalam pelayar web interaktif yang mesra pengguna yang boleh menjana model visualisasi 3D. Alat inovatif ini bukan sahaja meningkatkan organisasi data tetapi juga memudahkan interaksi masa nyata dan pengambilan nota.
"Kami menumpukan pada proses penerokaan dan mencatat nota dengan peta dan data serta mempunyai cara baharu untuk menggambarkannya," tambah Coscia. "Para saintis boleh melukis dan memetakan semua sampel mereka dalam masa nyata. Mereka boleh merujuk data tertentu dengan lebih mudah dan menentukan ke mana pasukan harus pergi untuk mendapatkan sampel terbaik."
Dilaksanakan semasa dua ekspedisi baru-baru ini, DeepSee telah menunjukkan peningkatan kecekapan dalam perancangan strategik untuk Makmal Orphan.
"Infrastruktur yang disediakan oleh Adam akan menjadikan ini alat yang membolehkan bukan sahaja untuk kumpulan saya tetapi untuk ahli oseanografi dan saintis lain dalam bidang lain - di mana-mana sahaja terdapat pengedaran spatial maklumat yang anda ingin sambungkan ke metadata lain," kata Orphan.
DeepSee juga terbukti tidak ternilai untuk melatih penyelidik baharu, menjadikan proses onboarding lebih lancar dan intuitif.
"Kami boleh memasukkannya dengan lebih mudah dan memberi mereka gambaran tentang data yang tersedia dan tempat kami mengumpul maklumat dengan cara yang lebih jelas daripada meminta mereka merujuk kepada hamparan Excel," tambah Orphan.
Keupayaan alat ini melangkaui visualisasi data peringkat permukaan, kerana ia boleh mencipta model 3D di bawah dasar laut, menganggar kualiti data di lokasi bersebelahan berdasarkan titik data yang diketahui.
"Anda tidak akan melihat apa-apa secara visual di bawah dasar laut. Anda perlu pergi menggali. Tetapi model 3D kami menunjukkan kepada anda bahawa anda mungkin mempunyai data yang mencadangkan tempat liputan hanya beberapa kaki di bawah lantai. Itu memberitahu anda tempat untuk mencuba seterusnya, "kata Coscia.
Memandang ke hadapan, Coscia menyasarkan untuk menyepadukan model pembelajaran mesin ke dalam DeepSee untuk meningkatkan lagi keupayaan ramalannya, bergantung pada pengumpulan lebih banyak data.
DeepSee berdiri sebagai mercu tanda inovasi dalam penyelidikan oseanografi, menandakan era baharu visualisasi data dan kecekapan dalam bidang tersebut.