海洋是生命起源的摇篮，是人类赖以生存的地方，但如今却正在变成“垃圾场”。

　　伴随着全球人口的不断增多，社会发展的不断加快，近年来海洋环境日渐成为经济发展的垫脚石。城市中经年累月攒存的垃圾被大量丢弃到海洋之中，国家间争抢激烈的石油资源被大片泄露到海面之上，无一不对海洋环境和海洋生物带来严重危害。

　　据了解，全球每年向海洋排放的垃圾达到了千万吨以上，其中塑料垃圾占据了80%。相关数据显示，差不多每一分钟就会有一卡车重量的塑料垃圾扔进海洋，每年有超800万吨的塑料被遗弃在海洋之中，它们加起来可以绕地球400多圈。

　　同时根据有关研究显示，全球海洋中至少漂浮着5亿万多个塑料碎片，总质量超过26万吨。大部分塑料在海洋中被打碎、分解为直径不超过5毫米的颗粒，深度融进海洋的每一寸“肌肤”，最深可侵入万米海底。垃圾污染日渐成为海洋“癌性病”。

　　近日，根据发表在《环境污染》(Environmental Pollution)杂志上的一项研究，巴塞罗那大学的研究团队成功开发了一种基于深度学习技术设计的算法的开放访问网络应用程序——MARLIT，检测和量化海洋中的漂浮塑料的可靠性超过80%。

　　为了监测海洋漂浮的塑料污染物，研究团队设计了一种新的算法，通过应用深度学习技术，通过航拍照片自动量化海洋中的漂浮塑料。深度学习技术是一种自动学习方法，人工神经网络能够学习并将学习提升到更高水平。

　　这种方法是通过人工智能技术对加泰罗尼亚地中海海岸的3800多幅航空图像进行分析的结果，它将使研究人员能够在评估全球海洋中塑料污染物的存在、密度和分布方面取得进展。

　　MARLIT支持对图像进行单独分析，并根据用户指南将图像分成几个部分，识别每个特定区域中是否存在漂浮垃圾，并使用图像元数据(高度、分辨率)估计它们的密度。未来，预计该应用将适用于远程传感器(如无人机)以自动化遥感等方面。