Раскрытие потенциала: Большие данные и ИИ совершают революцию в рыбной промышленности
Коммерческое рыболовство - это гораздо более значимая отрасль, чем большинство из нас думает. Фактически, она играет решающую роль в пищевой, медицинской и косметической промышленности. Однако по мере роста загрязнения и численности населения, перелов рыбы в настоящее время является проблемой в океанах. Существует несколько проблем, вызванных переловом, в том числе: Деградация морских экосистем, Территориальные конфликты, Утрата морского биоразнообразия, Незаконный вылов рыбы, Угроза продовольственной безопасности, Вымирание нескольких видов. Устойчивое рыболовство предлагает решение этих проблем. Следовательно, устойчивое рыболовство использует методы, которые уважают среду обитания и границы, обеспечивают достаточное количество рыбы в океане и обеспечивают средства к существованию для тех, кто зависит от рыболовства.
Согласно анализу McKinsey, "в целом, мировое потребление рыбы, по прогнозам, увеличится на 20% с 2020 по 2030 год, что обусловлено ростом населения мира, развитием среднего класса и увеличением урбанизации". Технологии используются в глобальном масштабе для содействия устойчивому рыболовству. Использование таких технологий, как искусственный интеллект (ИИ), машинное обучение (ML), спутниковые данные и геопространственные наборы данных, может сделать рыбоводство устойчивым и предоставить доказательства этого.
Инструменты на основе глубокого обучения для распознавания объектов и изображений становятся все более важными в этой области. Например, бортовые камеры и распознавание изображений дают рыбакам важную информацию об их улове, включая его объем, размер, окрестности, расстояние и многие другие факторы.
Сегодня рыболовным хозяйствам гораздо проще передавать данные с рыболовных судов для анализа с помощью алгоритмов благодаря наземным и спутниковым мобильным сетям и смартфонам. Коммерческие рыболовные хозяйства выиграют от этих разработок, поскольку смогут лучше принимать решения на этапах рыболовного процесса до, во время и после вылова.
Как ИИ расширяет возможности принятия решений в аквакультуре?
Рыболовные хозяйства используют ИИ для сбора данных о различных организованных и оперативных элементах рыболовства. Это географическая информационная система, которая используется для создания, ведения и обновления карт распространения морских видов, имеющих значительную коммерческую ценность.
- Сбор большей части данных со своих датчиков.
- Прогнозная аналитика будет разработана с использованием технологии Sensing Aqua для улучшения принятия решений на основе данных.
- Искусственный интеллект используется роботизированной рыбой Shoal для выявления загрязнения в воде.
- Роботы должны быть в состоянии ориентироваться в окружающей среде после запуска группой.
Использование видео- и имиджевой аналитики в морской среде - один из примеров искусственного интеллекта в рыболовстве. VIAME - это система с открытым исходным кодом, созданная Kitware в сотрудничестве со Стратегической инициативой NOAA по автоматизированному анализу изображений (AIASI) для анализа подводного видео и изображений для оценки рыбных запасов. VIAME позволит быстро и доступно интегрировать новые алгоритмические модули, наборы данных и рабочие процессы.
Улучшения на основе данных:
Технологии больших данных для мониторинга рыболовства:
Однако в настоящее время власти сталкиваются с новой и более серьезной проблемой в результате почти полного мониторинга рыболовства: записи с камер полезны только в том случае, если они тщательно изучены. Единственный надежный способ для правительственных ведомств узнать о рыболовных методах и отметить незаконную деятельность - это через это. По этой причине некоторые органы контроля проводят только нечастые проверки записей, прежде чем использовать сравнения на "основе доверия" для сопоставления своих результатов с промысловыми журналами рыбаков. Однако это подрывает усилия по эффективному управлению рыболовством и дало толчок новым стратегиям решения проблемы. В настоящее время машинное обучение и искусственный интеллект используются для преобразования огромного количества изображений в более полезные "большие данные". Big Data включает в себя записи транзакций клиентов, производственные базы данных, журналы веб-трафика, автоматизацию, спутники, датчики и IoT.
Преимущества для потребителей морепродуктов:
Заключение:
Хотя рыболовные хозяйства, управляемые компьютерами, прошли долгий путь в основном благодаря большим данным и искусственному интеллекту, предстоит еще долгий путь, прежде чем они будут полностью автоматизированы. Однако полная инвестиция в ИИ и автоматизацию позволит нам производить значительно больше морепродуктов для питания растущего населения мира, а также снизить наше воздействие на окружающую среду и затраты. Полная автоматизация пока невозможна, несмотря на развитие ИИ. Исследователи разрабатывают технологию, которая может работать без какого-либо участия человека. Благодаря почти 95% точности операций, фермами аквакультуры с использованием ИИ можно гораздо легче управлять и поддерживать. Если ИИ будет применяться правильно, производство продукции аквакультуры может быстро возрасти.
Автор: Сакши Гупта