잠재력 발휘: 어업계를 혁신하는 빅데이터 및 AI
상업적 어업은우리 대부분이 생각하는 것보다 훨씬 더 중요한 산업입니다. 실제로 식품, 의료 및 미용 산업에서 중요한 역할을 합니다. 그러나 오염과 인구가 증가함에 따라 남획은 현재 해양의 문제입니다. 남획으로 인해 발생하는 몇 가지 문제에는 해양 생태계의 파괴, 영토 분쟁, 해양 생물 다양성 손실, 불법 어업, 식량 안보 위험, 여러 종의 멸종 등이 있습니다. 지속 가능한 어업은 이러한 문제에 대한 해결책을 제시합니다. 따라서 지속 가능한 어업은 서식지와 경계를 존중하고, 바다에 충분한 물고기를 확보하며, 어업에 의존하는 사람들의 생계를 보장하는 어업 방식을 사용하는 것입니다.
McKinsey 분석에 따르면 “전반적으로 세계 어류 소비량은 전 세계 인구 증가, 중산층 발전, 도시화 증가에 힘입어 2020년에서 2030년까지 20% 증가할 것으로 예상됩니다.” 지속 가능한 어업을 장려하기 위해 기술이 전 세계적으로 사용되고 있습니다. 인공 지능(AI), 머신 러닝(ML), 위성 데이터 및 지리 공간 데이터 세트와 같은 기술을 활용하면 양식업을 지속 가능하게 만들고 이를 증명할 수 있습니다.
객체 및 이미지 인식을 위한 딥 러닝 기반 도구는 이 분야에서 점점 더 중요해지고 있습니다. 예를 들어, 선상 카메라와 이미지 인식은 어획량, 크기, 주변 환경, 거리 및 기타 여러 요소를 포함하여 어부에게 중요한 정보를 제공합니다.
오늘날 어업에서는 육상 및 위성 기반 모바일 네트워크와 스마트폰 덕분에 어선에서 데이터를 전송하여 분석 알고리즘에 제공하는 것이 훨씬 간단해졌습니다. 상업적 어업은 이러한 발전을 통해 어획 전, 어획 및 어획 후 단계에서 더 나은 결정을 내릴 수 있습니다.
AI는 어떻게 양식업 의사 결정을 지원하는가?
어업은 AI를 사용하여 다양한 조직화되고 운영적인 어업 항목에 대한 데이터를 수집합니다. 이는 상업적 가치가 높은 해양 종의 분포 지도를 작성, 유지 관리 및 업데이트하는 데 사용되는 지리 정보 시스템입니다.
- 센서에서 대부분의 데이터를 수집합니다.
- 데이터 기반 의사 결정을 개선하기 위해 Sensing Aqua 기술을 사용하여 예측 분석을 개발할 것입니다.
- 로봇 물고기 Shoal은 인공 지능을 사용하여 물 속의 오염을 식별합니다.
- 로봇은 그룹으로 출시된 후 주변 환경을 탐색할 수 있어야 합니다.
해양 환경에서 비디오 및 이미지 분석을 사용하는 것은 어업에서 인공 지능의 한 예입니다. VIAME는 NOAA의 자동 이미지 분석 전략 이니셔티브(AIASI)와 협력하여 Kitware가 어업 자원 평가를 위해 수중 비디오 및 이미지를 분석하기 위해 만든 오픈 소스 시스템입니다. VIAME를 사용하면 새로운 알고리즘 모듈, 데이터 세트 및 워크플로우를 빠르고 저렴하게 통합할 수 있습니다.
개선된 사항:
어업 모니터링을 위한 빅데이터 기술:
그러나 당국은 이제 어업에 대한 거의 완전한 모니터링으로 인해 새롭고 더 심각한 문제에 직면했습니다. 카메라 녹화는 주의 깊게 검사해야만 유용합니다. 정부 부서가 알아낼 수 있는 유일한 신뢰할 수 있는 방법은어업관행을 파악하고 불법 행위를 표시하는 것입니다. 이로 인해 일부 통제 당국은 어부의 어획량 기록부와 그 결과를 비교하기 위해 “신뢰 기준” 비교를 사용하기 전에 기록에 대한 드문 감사를 수행할 뿐입니다. 그러나 이는 어업을 효과적으로 관리하려는 노력을 저해하고 문제를 처리하기 위한 새로운 전략을 낳았습니다. 현재 기계 학습 및 인공 지능이 사용되어 방대한 양의 이미지를 보다 유용한 “빅데이터”로 개선하고 있습니다. 빅데이터는 고객 거래 기록, 생산 데이터베이스, 웹 트래픽 로그, 자동화, 위성, 센서 및 IoT로 구성됩니다.
해산물 소비자 혜택:
결론:
컴퓨터 제어 어업은 빅데이터와 인공 지능 덕분에 크게 발전했지만 완전 자동화되기까지는 아직 갈 길이 멉니다. 그러나 AI와 자동화에 완전히 투자하면 환경 영향과 비용을 줄이면서 세계적으로 증가하는 인구를 먹여 살리기 위해 훨씬 더 많은 해산물을 생산할 수 있습니다. AI 개발에도 불구하고 완전한 자동화는 아직 불가능합니다. 연구자들은 인간의 입력 없이 작동할 수 있는 기술을 개발하고 있습니다. 운영 정확도가 거의 95%인 AI 양식장을 훨씬 쉽게 관리하고 유지할 수 있습니다. AI를 올바르게 적용하면 양식 제품 생산량이 빠르게 증가할 수 있습니다.
작성자: Sakshi Gupta