可能性の解放：ビッグデータとAIによる漁業の革命
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、美容産業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。海洋生態系の劣化、領土紛争、海洋生物多様性の喪失、違法漁業、食糧安全保障の危機、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、海洋に十分な魚を確保し、漁業に依存する人々の生活を支える漁法を用いることです。
マッキンゼーの分析によると、「世界の魚の消費量は、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、その証拠を提供することができます。
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が、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、漁獲物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のためにアルゴリズムに提供することがはるかに簡単になっています。商業漁業は、漁獲前、漁獲中、漁獲後の各段階でより適切な意思決定を行うことができるため、これらの開発の恩恵を受けるでしょう。
AIはどのように養殖の意思決定を強化するのか？
漁業は、組織化されたさまざまな漁業項目と運用上の漁業項目に関するデータを収集するためにAIを使用します。これは、商業的に重要な海洋生物の分布図の作成、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、データ駆動型の意思決定を改善します。
- ロボット魚ショールは、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、グループとして打ち上げられた後、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、キトウェアがNOAAの自動画像分析戦略イニシアチブ（AIASI）と協力して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、および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：
しかし、当局は現在、漁業のほぼ完全な監視の結果として、新しい、より深刻な問題に直面しています。カメラの記録は、注意深く調べられた場合にのみ役立ちます。政府機関が知るための唯一の信頼できる方法は漁業慣行であり、違法行為をマークすることはこれによります。このため、一部の管理当局は、記録の監査を不定期にしか実行せず、その後「信頼ベース」の比較を使用して、その結果を漁師の漁獲量記録簿と比較します。しかし、これは漁業を効果的に管理する取り組みを損ない、問題に対処するための新しい戦略を生み出してきました。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。
シーフード消費者へのメリット：
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きましたが、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。しかし、AIと自動化に全面的に投資することで、世界の拡大する人口を養うためにより多くのシーフードを生産できると同時に、環境への影響とコストを削減できます。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。研究者は、人間の介入なしに実行できる技術を開発しています。AI養殖場は、運用においてほぼ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：サクシ・グプタ