Studenci i naukowcy budują mapy dna Zatoki Botnickiej z pomocą sztucznej inteligencji

Na pokładzie żaglowca szkolnego STS Generał Zaruski trwa naukowa ekspedycja, w której geolodzy z Uniwersytetu Wrocławskiego łączą pracę w terenie z algorytmami sztucznej inteligencji. Celem jest lepsze zrozumienie tego, co pod wodą i pod ziemią w rejonie Zatoki Botnickiej zostało po dawnych zderzeniach z kosmicznymi obiektami i po ustępujących niegdyś lodowcach.

Zatoka Botnicka, najbardziej wysunięta na północ część Bałtyku między Szwecją a Finlandią, od lat interesuje geologów ze względu na dobrze zachowane ślady po epoce lodowcowej oraz obecność struktur impaktowych, czyli pozostałości po uderzeniach obiektów kosmicznych sprzed tysięcy lub milionów lat. Teren ten trudno w pełni zbadać z sali wykładowej, dlatego zespół z Wrocławia postawił na model, w którym nauka dzieje się bezpośrednio na wodzie.

Jak działają modele terenu

Rdzeniem badawczym ekspedycji jest budowa cyfrowych modeli terenu z wykorzystaniem sztucznej inteligencji. W praktyce oznacza to przetwarzanie danych zebranych podczas rejsu, takich jak pomiary geologiczne, próbki i obrazowanie dna, w trójwymiarowe rekonstrukcje krajobrazu sprzed tysięcy lat. Algorytmy pomagają wychwycić wzorce w ukształtowaniu terenu, które człowiek analizujący dane ręcznie mógłby przeoczyć, na przykład subtelne pierścienie po uderzeniach meteorytów przykryte późniejszymi osadami lodowcowymi.

Tego rodzaju modelowanie nie zastępuje pracy geologa w terenie, ale pozwala szybciej wskazać miejsca, w których warto szukać dalszych dowodów. W skali pojedynczej dwutygodniowej ekspedycji różnica jest odczuwalna: zamiast miesięcy ręcznej analizy zdjęć i pomiarów, wstępne hipotezy powstają jeszcze na pokładzie.

Statek jako laboratorium

Operacyjną bazą wyprawy jest STS Generał Zaruski, jeden z najstarszych czynnych polskich żaglowców szkolnych, zbudowany jeszcze przed drugą wojną światową w Szwecji, a od lat służący gdańskiej edukacji morskiej. Do 17 lipca na pokładzie trwała jedenasta edycja Gdańskiej Szkoły pod Żaglami, podczas której młodzież uczyła się nawigacji i pracy z żaglami pod okiem kapitana Marcina Dobrowolskiego. Gdy młodzi żeglarze zeszli na ląd w Turku, ich miejsce zajęli naukowcy i studenci Uniwersytetu Wrocławskiego.

Na pokładzie płynie w sumie 25 osób: 12 studentów i doktorantów, pięciu nauczycieli akademickich, dwoje profesjonalnych edukatorów oraz sześcioosobowa stała załoga pod dowództwem kapitana Adama Walczukiewicza. Program łączy więc badania geologiczne z praktyczną nauką żeglugi i morską edukacją, co organizatorzy traktują jako równie ważny element projektu co same wyniki naukowe.

Wiedziałam, że życie w małej przestrzeni integruje, ale nie zdawałam sobie sprawy, że poza integracją tak zmienia tych młodych ludzi. Obserwuję ich teraz, duża część się absolutnie zmienia. Stają się liderami, nabierają odwagi i podejmują decyzje, których by wcześniej nie podjęli - dr Magdalena Modelska, Instytut Nauk Geologicznych Uniwersytetu Wrocławskiego, organizatorka ekspedycji

Trzecia edycja projektu

AstroGeoBaltica 2026 to już trzecia odsłona tej formuły łączącej rejs szkoleniowy z pracą naukową, po wcześniejszych wyprawach geologicznych organizowanych przez Uniwersytet Wrocławski, w tym ekspedycjach w rejony arktyczne. Tym razem punktem wyjścia i powrotu jest fiński Turku, a program potrwa do 1 sierpnia 2026 roku. Poza analizą struktur impaktowych i polodowcowych uczestnicy biorą udział w warsztatach z nowoczesnego dziennikarstwa naukowego i komunikacji publicznej, co ma ułatwić późniejsze przekładanie wyników badań na język zrozumiały dla szerszej publiczności.

Dla polskiej nauki tego typu projekty mają znaczenie wykraczające poza same wyniki geologiczne. Łączenie studentów z realnym sprzętem badawczym i metodami opartymi na sztucznej inteligencji w warunkach terenowych, a nie wyłącznie laboratoryjnych, jest wciąż rzadkością na polskich uczelniach, które częściej ograniczają się do zajęć kameralnych.

Znaczenie dla badań nad AI w geologii

Wykorzystanie sztucznej inteligencji do tworzenia modeli terenu wpisuje się w szerszy trend w naukach o Ziemi, gdzie algorytmy uczenia maszynowego coraz częściej wspierają rozpoznawanie struktur geologicznych z danych satelitarnych, sonarowych i terenowych. Podobne podejścia stosuje się już do wykrywania nieznanych wcześniej kalder wulkanicznych na dnie oceanów czy kraterów na powierzchni Marsa, a teraz trafiają one także na pokład polskiego żaglowca szkolnego.

Wyniki ekspedycji, w tym gotowe modele terenu, mają zostać opracowane po powrocie zespołu do Wrocławia. Organizatorzy zapowiadają kontynuację formuły w kolejnych latach, z nowymi rejonami badań i kolejnymi rocznikami studentów, którzy będą uczyć się stosowania narzędzi AI bezpośrednio w terenie, a nie tylko na uczelnianych komputerach.