Liberando el potencial: Big Data e IA revolucionando la industria pesquera
La pesca comercial es una industria mucho más importante de lo que la mayoría de nosotros creemos. De hecho, juega un papel crucial en las industrias alimentaria, médica y de la belleza. Sin embargo, a medida que la contaminación y la población aumentan, la sobrepesca es ahora un problema en los océanos. Hay varios problemas provocados por la sobrepesca, incluyendo: 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 es el uso de métodos de pesca que respetan los hábitats y los límites, aseguran que haya suficientes peces en el océano y proporcionan un sustento para aquellos que dependen de la pesca.
Según un análisis de McKinsey, "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 sean suministrados a los algoritmos para su análisis gracias a las redes móviles terrestres y por satélite y a los smartphones. Las pesquerías comerciales se beneficiarán de estos avances al estar mejor capacitadas para tomar decisiones durante las fases de pre-captura, captura y post-captura del proceso de pesca.
¿Cómo potencia la IA la toma de decisiones en la acuicultura?
Las pesquerías utilizan la IA para recopilar datos sobre los diversos elementos organizados y operativos de la pesca. 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.
- Recopilación de 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 vídeo y análisis de imágenes 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 vídeo e imágenes submarinas para la evaluación de las poblaciones de peces. VIAME permitirá integrar rápida y económicamente nuevos módulos algorítmicos, conjuntos de datos y flujos de trabajo.
Mejoras impulsadas:
Tecnologías de Big Data para el control de la pesca:
Sin embargo, las autoridades se enfrentan ahora a un problema nuevo y más grave como resultado del control casi completo de la pesca: las grabaciones de las cámaras sólo son útiles si se examinan cuidadosamente. El único método fiable para que los departamentos gubernamentales conozcan las prácticas de pesca y marquen la actividad ilegal es a través de esto. Debido a esto, algunas autoridades de control sólo realizan auditorías infrecuentes de los registros antes de utilizar comparaciones de "base de confianza" para comparar sus hallazgos con los cuadernos de bitácora de los pescadores. Sin embargo, esto socava los esfuerzos para gestionar eficazmente la pesca y ha dado lugar a nuevas estrategias para abordar el problema. Actualmente, el aprendizaje automático y la inteligencia artificial se están utilizando para mejorar la vasta cantidad de imágenes en "Big Data" más útiles. Big Data comprende registros de transacciones de clientes, bases de datos de producción, registros de tráfico web, automatización, satélites, sensores e IoT.
Beneficios para los consumidores de productos del mar:
Conclusión:
Aunque las pesquerías controladas por ordenador han avanzado mucho 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, invertir plenamente 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 con IA pueden gestionarse y mantenerse con mucha más facilidad. Si la IA se aplica correctamente, la producción de productos acuícolas puede aumentar rápidamente.
Autor: Sakshi Gupta