海洋是生命起源的搖籃，是人類賴以生存的地方，但如今卻正在變成“垃圾場”。

　　伴隨著全球人口的不斷增多，社會發(fā)展的不斷加快，近年來海洋環(huán)境日漸成為經濟發(fā)展的墊腳石。城市中經年累月攢存的垃圾被大量丟棄到海洋之中，國家間爭搶激烈的石油資源被大片泄露到海面之上，無一不對海洋環(huán)境和海洋生物帶來嚴重危害。

　　據(jù)了解，全球每年向海洋排放的垃圾達到了千萬噸以上，其中塑料垃圾占據(jù)了80%。相關數(shù)據(jù)顯示，差不多每一分鐘就會有一卡車重量的塑料垃圾扔進海洋，每年有超800萬噸的塑料被遺棄在海洋之中，它們加起來可以繞地球400多圈。

　　同時根據(jù)有關研究顯示，全球海洋中至少漂浮著5億萬多個塑料碎片，總質量超過26萬噸。大部分塑料在海洋中被打碎、分解為直徑不超過5毫米的顆粒，深度融進海洋的每一寸“肌膚”，最深可侵入萬米海底。垃圾污染日漸成為海洋“癌性病”。

　　近日，根據(jù)發(fā)表在《環(huán)境污染》(Environmental Pollution)雜志上的一項研究，巴塞羅那大學的研究團隊成功開發(fā)了一種基于深度學習技術設計的算法的開放訪問網絡應用程序——MARLIT，檢測和量化海洋中的漂浮塑料的可靠性超過80%。

　　為了監(jiān)測海洋漂浮的塑料污染物，研究團隊設計了一種新的算法，通過應用深度學習技術，通過航拍照片自動量化海洋中的漂浮塑料。深度學習技術是一種自動學習方法，人工神經網絡能夠學習并將學習提升到更高水平。

　　這種方法是通過人工智能技術對加泰羅尼亞地中海海岸的3800多幅航空圖像進行分析的結果，它將使研究人員能夠在評估全球海洋中塑料污染物的存在、密度和分布方面取得進展。

　　MARLIT支持對圖像進行單獨分析，并根據(jù)用戶指南將圖像分成幾個部分，識別每個特定區(qū)域中是否存在漂浮垃圾，并使用圖像元數(shù)據(jù)(高度、分辨率)估計它們的密度。未來，預計該應用將適用于遠程傳感器(如無人機)以自動化遙感等方面。