إطلاق العنان للإمكانات: البيانات الضخمة والذكاء الاصطناعي يحدثان ثورة في صناعة صيد الأسماك

إطلاق العنان للإمكانات: البيانات الضخمة والذكاء الاصطناعي يحدثان ثورة في صناعة صيد الأسماك

الصيد التجاري هوصناعة أكثر أهمية بكثير مما يعتقد معظمنا. في الواقع، فإنه يلعب دورا حاسما في صناعات الأغذية والطب والتجميل. ومع ذلك، مع ارتفاع التلوث وعدد السكان، أصبح الصيد الجائر الآن مشكلة في المحيطات. هناك العديد من المشاكل التي يسببها الصيد الجائر، بما في ذلك: تدهور النظم البيئية البحرية، النزاعات الإقليمية، فقدان التنوع البيولوجي البحري، الصيد غير القانوني، الأمن الغذائي المهدد بالخطر، انقراض العديد من الأنواع. يوفر الصيد المستدام حلا لهذه المشاكل. وبالتالي، فإن الصيد المستدام يستخدم أساليب الصيد التي تحترم الموائل والحدود، وتضمن وجود ما يكفي من الأسماك في المحيط، وتوفر سبل العيش لأولئك الذين يعتمدون على الصيد.

وفقا لتحليل ماكينزي “بشكل عام، من المتوقع أن يزيد استهلاك الأسماك في العالم بنسبة 20٪ من عام 2020 إلى عام 2030، مدفوعا بالنمو السكاني العالمي، وتطور الطبقة الوسطى، والمزيد من التحضر”. يتم استخدام التكنولوجيا على نطاق عالمي لتعزيز الصيد المستدام. يمكن أن يؤدي استخدام التكنولوجيا مثل الذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي (ML) وبيانات الأقمار الصناعية ومجموعات البيانات الجغرافية المكانية إلى جعل تربية الأسماك مستدامة وتقديم دليل على ذلك.

تكتسب الأدوات القائمة على التعلم العميق للتعرف على الكائنات والصور أهمية متزايدة في هذا المجال. على سبيل المثال، تمنح الكاميرات الموجودة على متن السفن والتعرف على الصور الصيادين معلومات حيوية حول صيدهم، بما في ذلك حجمه وحجمه والمناطق المحيطة به ومسافته والعديد من العوامل الأخرى.

اليوم، أصبح من الأسهل بكثير على مصايد الأسماك نقل البيانات من سفن الصيد ليتم تزويدها للخوارزميات للتحليل بفضل الشبكات المتنقلة القائمة على الأرض والأقمار الصناعية والهواتف الذكية. ستستفيد مصايد الأسماك التجارية من هذه التطورات من خلال أن تكون قادرة بشكل أفضل على اتخاذ القرارات خلال مراحل ما قبل الصيد والصيد وما بعد الصيد من عملية الصيد.

كيف يمكّن الذكاء الاصطناعي اتخاذ القرارات في مجال الاستزراع المائي؟

تستخدم مصايد الأسماك الذكاء الاصطناعي لجمع البيانات حول مختلف عناصر مصايد الأسماك المنظمة والتشغيلية. إنه نظام معلومات جغرافية يستخدم لإنشاء وصيانة وتحديث خرائط توزيع الأنواع البحرية ذات القيمة التجارية الكبيرة.

• جمع غالبية البيانات من أجهزة الاستشعار الخاصة بهم.
• سيتم تطوير التحليلات التنبؤية باستخدام تقنية Sensing Aqua لتحسين عملية صنع القرار القائمة على البيانات.
• يستخدم السمك الروبوتي Shoal الذكاء الاصطناعي لتحديد التلوث في المياه.
• يجب أن تكون الروبوتات قادرة على التنقل في محيطها بعد إطلاقها كمجموعة.

يعد استخدام الفيديو وتحليلات الصور في البيئات البحرية مثالا واحدا على الذكاء الاصطناعي في مصايد الأسماك. VIAME هو نظام مفتوح المصدر أنشأته Kitware بالتعاون مع مبادرة تحليل الصور الآلية الاستراتيجية (AIASI) التابعة للإدارة الوطنية للمحيطات والغلاف الجوي (NOAA) لتحليل الفيديو والصور تحت الماء لتقييم مخزون مصايد الأسماك. سيمكن VIAME من دمج وحدات الخوارزميات ومجموعات البيانات وسير العمل الجديدة بسرعة وبتكلفة معقولة.

التحسينات المدفوعة:

تقنيات البيانات الضخمة لرصد مصايد الأسماك:

ومع ذلك، تواجه السلطات الآن قضية جديدة وأكثر خطورة نتيجة للمراقبة شبه الكاملة لمصايد الأسماك: تسجيلات الكاميرا مفيدة فقط إذا تم فحصها بعناية. الطريقة الموثوقة الوحيدة للإدارات الحكومية للتعرف علىصيد السمكالممارسات ووضع علامة على النشاط غير القانوني من خلال هذا. ونتيجة لذلك، لا تجري بعض سلطات الرقابة سوى عمليات تدقيق غير منتظمة للسجلات قبل استخدام مقارنات “الأساس الائتماني” لمقارنة نتائجها بدفاتر تسجيل صيد الأسماك الخاصة بالصيادين. ومع ذلك، فإن هذا يقوض الجهود المبذولة لإدارة مصايد الأسماك بشكل فعال وقد أدى إلى ظهور استراتيجيات جديدة للتعامل مع المشكلة. حاليا، يتم استخدام التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي لتعزيز الكم الهائل من الصور إلى “بيانات ضخمة” أكثر فائدة. تشتمل البيانات الضخمة على سجلات معاملات العملاء وقواعد بيانات الإنتاج وسجلات حركة مرور الويب والأتمتة والأقمار الصناعية وأجهزة الاستشعار وإنترنت الأشياء.

فوائد لمستهلكي المأكولات البحرية:

استنتاج:

على الرغم من أن مصايد الأسماك التي يتم التحكم فيها عن طريق الكمبيوتر قد قطعت شوطا طويلا إلى حد كبير بفضل البيانات الضخمة والذكاء الاصطناعي، إلا أنه لا يزال هناك طريق طويل لنقطعه قبل أن يتم أتمتتها بالكامل. ومع ذلك، فإن الاستثمار الكامل في الذكاء الاصطناعي والأتمتة سيمكننا من إنتاج المزيد من المأكولات البحرية لإطعام سكان العالم المتزايد مع تقليل تأثيرنا البيئي وتكاليفنا. الأتمتة الكاملة ليست ممكنة بعد، على الرغم من تطوير الذكاء الاصطناعي. يقوم الباحثون بتطوير تكنولوجيا يمكن أن تعمل دون أي مدخلات من البشر. مع دقة تقارب 95٪ في العمليات، يمكن إدارة وصيانة مزارع الاستزراع المائي AI بسهولة أكبر. إذا تم تطبيق الذكاء الاصطناعي بشكل صحيح، فيمكن أن يرتفع إنتاج منتجات الاستزراع المائي بسرعة.

المؤلف: ساكشي جوبتا