潜在能力の解放：漁業に革命を起こすビッグデータとAI
商業漁業は、私たちが考えるよりもはるかに重要な産業です。実際、食料、医療、美容業界において重要な役割を果たしています。しかし、汚染と人口の増加に伴い、乱獲が海洋における問題となっています。乱獲によって引き起こされる問題はいくつかあります。海洋生態系の悪化、領土紛争、海洋生物多様性の喪失、違法漁業、食料安全保障の危機、いくつかの種の絶滅などです。持続可能な漁業は、これらの問題に対する解決策を提供します。したがって、持続可能な漁業とは、生息地と境界を尊重し、海洋に十分な魚がいることを保証し、漁業に依存する人々に生活を提供する方法を使用することです。
McKinseyの分析によると、「世界の魚消費量は、世界の人口増加、中間層の発展、都市化の進展により、2020年から2030年までに20％増加すると予測されています。」持続可能な漁業を促進するために、テクノロジーがグローバル規模で使用されています。人工知能（AI）、機械学習（ML）、衛星データ、地理空間データセットなどのテクノロジーを活用することで、養殖を持続可能にし、その証拠を提供できます。
オブジェクトおよび画像認識のための深層学習ベースのツールは、この分野でますます重要になっています。たとえば、オンボードカメラと画像認識により、漁獲量、サイズ、周囲の状況、距離など、漁獲に関する重要な情報が漁師に提供されます。
今日では、陸上および衛星ベースのモバイルネットワークとスマートフォンのおかげで、漁業は漁船からデータを送信して分析用のアルゴリズムに供給することがはるかに簡単になっています。商業漁業は、漁獲プロセスの漁獲前、漁獲中、漁獲後の段階でより適切な意思決定を行えるようになることで、これらの開発の恩恵を受けることができます。
AIはどのように養殖の意思決定を強化するか？
漁業はAIを使用して、さまざまな組織化された運用上の漁業項目に関するデータを収集します。これは、商業的に重要な海洋種の分布図の作成、維持、更新に使用される地理情報システムです。
- センサーからデータの大部分を収集します。
- センシングアクア技術を使用して予測分析を開発し、データ主導の意思決定を改善します。
- ロボット魚Shoalは人工知能を使用して、水中の汚染を特定します。
- ロボットは、グループとして起動された後、周囲をナビゲートできる必要があります。
海洋環境におけるビデオおよび画像分析の使用は、漁業における人工知能の一例です。VIAMEは、KitwareがNOAAの自動画像分析戦略イニシアチブ（AIASI）と共同で作成したオープンソースシステムで、漁業資源評価のための水中ビデオおよび画像の分析に使用されます。VIAMEを使用すると、新しいアルゴリズムモジュール、データセット、ワークフローを迅速かつ手頃な価格で統合できます。
推進された改善点：
漁業の監視のためのビッグデータ技術：
ただし、当局は現在、漁業のほぼ完全な監視の結果として、新しい、より深刻な問題に直面しています。カメラの記録は、慎重に調べられた場合にのみ役立ちます。政府機関が漁業慣行について学び、違法行為を特定するための唯一の信頼できる方法は、これによるものです。このため、一部の管理当局は、記録の監査を頻繁に行わず、「信頼ベース」の比較を使用して、その結果を漁師の漁獲日誌と比較するだけです。ただし、これは漁業を効果的に管理するための取り組みを損ない、問題に対処するための新しい戦略を生み出しました。現在、機械学習と人工知能を使用して、膨大な量の画像をより有用な「ビッグデータ」に強化しています。ビッグデータは、顧客の取引記録、生産データベース、Webトラフィックログ、自動化、衛星、センサー、IoTで構成されています。
シーフード消費者のためのメリット：
結論：
コンピューター制御の漁業は、ビッグデータと人工知能のおかげで大きく進歩しましたが、完全に自動化されるまでにはまだ長い道のりがあります。ただし、AIと自動化に全面的に投資することで、環境への影響とコストを削減しながら、世界の増え続ける人口を養うためのはるかに多くのシーフードを生産できるようになります。AIの開発にもかかわらず、完全な自動化はまだ実現していません。研究者は、人間からの入力を必要とせずに実行できる技術を開発しています。AI養殖場は、運用で約95％の精度で、はるかに簡単に管理および維持できます。AIが正しく適用されれば、養殖製品の生産量は急速に増加する可能性があります。
著者：Sakshi Gupta