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，社會發展的不斷加快，近年來海洋環境日漸成為經濟發展的墊腳石。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，無一不對海洋環境和海洋生物帶來嚴重危害。

　　據了解，全球每年向海洋排放的垃圾達到了千萬噸以上，其中塑料垃圾占據了80%。相關數據顯示，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，根據發表在《環境污染》(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，并根據用戶指南將圖像分成幾個部分，識別每個特定區域中是否存在漂浮垃圾，并使用圖像元數據(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。