Liberando el potencial: Big Data e IA revolucionando la industria pesquera
La pesca comercial es unaindustria mucho más importante de lo que la mayoría de nosotros creemos. De hecho, juega un papel crucial en las industrias de la alimentación, la medicina y la belleza. Sin embargo, a medida que aumentan la contaminación y la población, la sobrepesca es ahora un problema en los océanos. Hay varios problemas provocados por la sobrepesca, entre ellos: Degradación de los ecosistemas marinos, conflictos territoriales, pérdida de biodiversidad marina, pesca ilegal, seguridad alimentaria en peligro, extinción de varias especies. La pesca sostenible ofrece una solución a estos problemas. Por lo tanto, la pesca sostenible consiste en utilizar métodos de pesca que respeten los hábitats y los límites, garantizar que haya suficientes peces en el océano y proporcionar un medio de vida a quienes dependen de la pesca.
Según un análisis de McKinsey, "En general, se prevé que el consumo mundial de pescado aumente un 20% entre 2020 y 2030, impulsado por el crecimiento de la población mundial, el desarrollo de la clase media y una mayor urbanización". La tecnología se está utilizando a escala mundial para promover la pesca sostenible. La utilización de tecnología como la inteligencia artificial (IA), el aprendizaje automático (ML), los datos de satélite y los conjuntos de datos geoespaciales puede hacer que la piscicultura sea sostenible y proporcionar pruebas de ello.
Las herramientas basadas en el aprendizaje profundo para el reconocimiento de objetos e imágenes son cada vez más importantes en este campo. Por ejemplo, las cámaras a bordo y el reconocimiento de imágenes proporcionan a los pescadores información crucial sobre su captura, incluyendo su volumen, tamaño, entorno, distancia y muchos otros factores.
Hoy en día, es mucho más sencillo para las pesquerías transmitir datos desde los buques de pesca para que se suministren a los algoritmos para su análisis gracias a las redes móviles terrestres y por satélite y a los teléfonos inteligentes. Las pesquerías comerciales se beneficiarán de estos avances al poder tomar mejores decisiones durante las fases de pre-captura, captura y post-captura del proceso de pesca.
¿Cómo la IA potencia la toma de decisiones en la acuicultura?
Las pesquerías utilizan la IA para recopilar datos sobre los diversos elementos pesqueros organizados y operativos. Se trata de un sistema de información geográfica que se utiliza para la creación, el mantenimiento y la actualización de mapas de distribución de especies marinas con un valor comercial significativo.
- Recogiendo la mayoría de los datos de sus sensores.
- Se desarrollarán análisis predictivos utilizando la tecnología Sensing Aqua para mejorar la toma de decisiones basada en datos.
- La inteligencia artificial es utilizada por el pez robótico Shoal para identificar la contaminación en el agua.
- Los robots deben ser capaces de navegar por su entorno después de ser lanzados como grupo.
El uso de análisis de vídeo e imagen en entornos marinos es un ejemplo de inteligencia artificial en la pesca. VIAME es un sistema de código abierto que Kitware creó en colaboración con la Iniciativa Estratégica de Análisis Automatizado de Imágenes (AIASI) de la NOAA para el análisis de vídeos e imágenes submarinas para la evaluación de las poblaciones de peces. VIAME permitirá integrar de forma rápida y asequible nuevos módulos algorítmicos, conjuntos de datos y flujos de trabajo.
Mejoras impulsadas:
Tecnologías de Big Data para el seguimiento de la pesca:
Sin embargo, las autoridades se enfrentan ahora a un problema nuevo y más grave como resultado del seguimiento casi completo de las pesquerías: las grabaciones de las cámaras sólo son útiles si se examinan cuidadosamente. El único método fiable para que los departamentos gubernamentales conozcan lasprácticas de pescay señalar la actividad ilegal es a través de esto. Debido a esto, algunas autoridades de control sólo realizan auditorías poco frecuentes de los registros antes de utilizar comparaciones de "base de confianza" para comparar sus hallazgos con los cuadernos de bitácora de captura de los pescadores. Sin embargo, esto socava los esfuerzos para gestionar eficazmente las pesquerías y ha dado lugar a nuevas estrategias para manejar el problema. Actualmente, el aprendizaje automático y la inteligencia artificial se están utilizando para mejorar la gran cantidad de imágenes y convertirlas en "big data" más útiles. Big Data comprende los registros de transacciones de los clientes, las bases de datos de producción, los registros de tráfico web, la automatización, los satélites, los sensores y el IoT.
Beneficios para los consumidores de productos del mar:
Conclusión:
Aunque las pesquerías controladas por ordenador han recorrido un largo camino gracias en gran medida al big data y a la inteligencia artificial, todavía queda un largo camino por recorrer antes de que estén totalmente automatizadas. Sin embargo, la inversión total en la IA y la automatización nos permitirá producir significativamente más productos del mar para alimentar a la creciente población mundial, al tiempo que reducimos nuestro impacto ambiental y nuestros costes. La automatización completa aún no es posible, a pesar del desarrollo de la IA. Los investigadores están desarrollando tecnología que puede funcionar sin ninguna intervención humana. Con una precisión de casi el 95% en las operaciones, las granjas acuícolas de IA pueden gestionarse y mantenerse mucho más fácilmente. Si la IA se aplica correctamente, la producción de productos de la acuicultura puede aumentar rápidamente.
Autor: Sakshi Gupta