潜在能力の解放：漁業に革命をもたらすビッグデータとAI
商業漁業は、私たちが考えてい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より、海洋における乱獲が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、海洋生物多様性の損失、違法漁業、食料安全保障の危機、いくつかの種の絶滅。持続可能な漁業は、これらの問題に対する解決策となります。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の生活を支える漁法を使用することです。
マッキンゼーの分析によると、「世界の魚介類消費量は、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。」持続可能な漁業を推進するために、テクノロジーが世界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、その証拠を提供することができます。
この分野では、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が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、漁師は漁獲物に関する重要な情報を得ることができます。
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、漁業者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、これらの開発から恩恵を受けるでしょう。
AIは養殖の意思決定をどのように強化するか？
漁業は、AIを使用して、組織化されたさまざまな漁業項目と運営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。
- センサーからほとんどのデータを収集します。
- データに基づいた意思決定を改善するために、センシングアクアテクノロジーを使用して予測分析が開発されます。
- ロボット魚の群れは、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：
漁業監視のためのビッグデータテクノロジー：
しかし、当局は現在、漁業のほぼ完全な監視の結果として、新たな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。政府部門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、漁師の漁獲日誌と比較するために「信頼ベース」の比較を使用する前に、記録の監査を不定期にしか行いません。しかし、これは漁業を効果的に管理する取り組みを弱体化させ、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、大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、ウェブトラフィックログ、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利点：
結論：
コンピューター制御の漁業は、主にビッグデータと人工知能のおかげで長足の進歩を遂げていますが、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。しかし、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、世界の人口増加に対応するため、より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不可能です。研究者たちは、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、運用精度がほぼ95％であるため、はるかに簡単に管理および維持できます。AIを正しく適用すれば、養殖製品の生産は急速に増加する可能性があります。
著者：Sakshi Gupta