Liberare il potenziale: Big Data e IA rivoluzionano l'industria della pesca
La pesca commerciale è un'industria molto più significativa di quanto la maggior parte di noi pensi. In effetti, svolge un ruolo cruciale nelle industrie alimentare, medica ed estetica. Tuttavia, con l'aumento dell'inquinamento e della popolazione, la pesca eccessiva è ora un problema negli oceani. Ci sono diversi problemi causati dalla pesca eccessiva, tra cui: Degradazione degli ecosistemi marini, conflitti territoriali, perdita di biodiversità marina, pesca illegale, sicurezza alimentare a rischio, estinzione di diverse specie. La pesca sostenibile offre una soluzione a questi problemi. Quindi, la pesca sostenibile sta usando metodi di pesca che rispettano gli habitat e i confini, assicurano che ci siano abbastanza pesci nell'oceano e forniscono un sostentamento a coloro che dipendono dalla pesca.
Secondo un'analisi di McKinsey "Complessivamente, si prevede che il consumo mondiale di pesce aumenterà del 20% dal 2020 al 2030, guidato dalla crescita della popolazione globale, dallo sviluppo della classe media e da una maggiore urbanizzazione". La tecnologia viene utilizzata su scala globale per promuovere la pesca sostenibile. L'utilizzo di tecnologie come l'intelligenza artificiale (IA), l'apprendimento automatico (ML), i dati satellitari e i set di dati geospaziali può rendere sostenibile la piscicoltura e fornire una prova di ciò.
Gli strumenti basati sull'apprendimento profondo per il riconoscimento di oggetti e immagini stanno diventando sempre più importanti in questo campo. Ad esempio, le telecamere di bordo e il riconoscimento delle immagini forniscono ai pescatori informazioni cruciali sul loro pescato, tra cui volume, dimensioni, ambiente circostante, distanza e molti altri fattori.
Oggi, è molto più semplice per le aziende ittiche trasmettere i dati dai pescherecci per essere forniti agli algoritmi per l'analisi grazie alle reti mobili terrestri e satellitari e agli smartphone. La pesca commerciale trarrà vantaggio da questi sviluppi essendo in grado di prendere decisioni migliori durante le fasi di pre-cattura, cattura e post-cattura del processo di pesca.
In che modo l'IA potenzia il processo decisionale in acquacoltura?
Le aziende ittiche utilizzano l'IA per raccogliere dati sui vari elementi organizzati e operativi della pesca. È un sistema informativo geografico che viene utilizzato per la creazione, la manutenzione e l'aggiornamento delle mappe di distribuzione delle specie marine con un significativo valore commerciale.
- Raccolta della maggior parte dei dati dai loro sensori.
- L'analisi predittiva sarà sviluppata utilizzando la tecnologia Sensing Aqua per migliorare il processo decisionale basato sui dati.
- L'intelligenza artificiale viene utilizzata dal pesce robotico Shoal per identificare l'inquinamento nell'acqua.
- I robot devono essere in grado di navigare nell'ambiente circostante dopo essere stati lanciati come gruppo.
L'uso dell'analisi video e delle immagini negli ambienti marini è un esempio di intelligenza artificiale nella pesca. VIAME è un sistema open source che Kitware ha creato in collaborazione con l'iniziativa strategica di analisi automatizzata delle immagini (AIASI) della NOAA per l'analisi di video e immagini sottomarine per la valutazione degli stock ittici. VIAME consentirà di integrare rapidamente e a costi accessibili nuovi moduli algoritmici, set di dati e flussi di lavoro.
Miglioramenti guidati:
Tecnologie di Big Data per il monitoraggio della pesca:
Tuttavia, le autorità si trovano ora ad affrontare un problema nuovo e più serio a causa del monitoraggio quasi completo della pesca: le registrazioni delle telecamere sono utili solo se vengono esaminate attentamente. L'unico metodo affidabile per i dipartimenti governativi per conoscere le pratiche di pesca e contrassegnare l'attività illegale è attraverso questo. Per questo motivo, alcune autorità di controllo eseguono solo audit poco frequenti dei registri prima di utilizzare confronti "basati sulla fiducia" per confrontare i loro risultati con i giornali di bordo dei pescatori. Tuttavia, ciò mina gli sforzi per gestire efficacemente la pesca e ha dato origine a nuove strategie per affrontare il problema. Attualmente, l'apprendimento automatico e l'intelligenza artificiale vengono utilizzati per migliorare la vasta quantità di immagini in "big data" più utili. I Big Data comprendono record di transazioni dei clienti, database di produzione, log del traffico web, automazione, satelliti, sensori e IoT.
Vantaggi per i consumatori di frutti di mare:
Conclusione:
Sebbene la pesca controllata da computer abbia fatto molta strada soprattutto grazie ai big data e all'intelligenza artificiale, c'è ancora molta strada da fare prima che siano completamente automatizzate. Tuttavia, investire completamente in IA e automazione ci consentirà di produrre una quantità significativamente maggiore di frutti di mare per nutrire la popolazione mondiale in espansione, riducendo al contempo il nostro impatto ambientale e i costi. L'automazione completa non è ancora possibile, nonostante lo sviluppo dell'IA. I ricercatori stanno sviluppando una tecnologia in grado di funzionare senza alcun input da parte degli esseri umani. Con una precisione di quasi il 95% nelle operazioni, gli allevamenti di acquacoltura AI possono essere gestiti e mantenuti molto più facilmente. Se l'IA viene applicata correttamente, la produzione di prodotti dell'acquacoltura può aumentare rapidamente.
Autore: Sakshi Gupta