Раскрытие потенциала: большие данные и ИИ революционизируют рыболовную отрасль
Промысловое рыболовство — этогораздо более значимая отрасль, чем большинство из нас думает. Фактически, она играет решающую роль в продовольственной, медицинской и косметической отраслях. Однако, по мере роста загрязнения и численности населения, перелов теперь является проблемой в океанах. Есть несколько проблем, вызванных переловом, в том числе: Деградация морских экосистем, Территориальные конфликты, Утрата морского биоразнообразия, Незаконный промысел, Угроза продовольственной безопасности, Вымирание нескольких видов. Устойчивое рыболовство предлагает решение этих проблем. Следовательно, устойчивое рыболовство - это использование методов рыболовства, которые уважают среду обитания и границы, обеспечивают наличие достаточного количества рыбы в океане и обеспечивают средства к существованию для тех, кто зависит от рыболовства.
Согласно анализу McKinsey, «В целом, потребление рыбы в мире, по прогнозам, увеличится на 20% с 2020 по 2030 год, что обусловлено ростом населения мира, развитием среднего класса и большей урбанизацией». Технологии используются в глобальном масштабе для содействия устойчивому рыболовству. Использование таких технологий, как искусственный интеллект (ИИ), машинное обучение (МО), спутниковые данные и геопространственные наборы данных, может сделать рыбоводство устойчивым и предоставить этому доказательства.
Инструменты на основе глубокого обучения для распознавания объектов и изображений становятся все более важными в этой области. Например, бортовые камеры и распознавание изображений предоставляют рыбакам важную информацию об их улове, включая его объем, размер, окружение, расстояние и многие другие факторы.
Сегодня рыболовным предприятиям гораздо проще передавать данные с рыболовных судов для предоставления алгоритмам для анализа благодаря наземным и спутниковым мобильным сетям и смартфонам. Коммерческие рыболовные предприятия выиграют от этих разработок, поскольку смогут лучше принимать решения на этапах до вылова, вылова и после вылова рыбы.
Как ИИ расширяет возможности принятия решений в аквакультуре?
Рыболовство использует ИИ для сбора данных о различных организованных и эксплуатационных объектах рыболовства. Это геоинформационная система, которая используется для создания, ведения и обновления карт распространения морских видов, имеющих значительную коммерческую ценность.
- Сбор большинства данных с их 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 уметь ориентироваться в окружающей среде после запуска в составе группы.
Использование видео- и имидж-аналитики в морской среде является одним из примеров искусственного интеллекта в рыболовстве. VIAME — это система с открытым исходным кодом, которую Kitware создала в сотрудничестве со Стратегической инициативой NOAA по автоматическому анализу изображений (AIASI) для анализа подводного видео и изображений для оценки запасов рыбы. VIAME позволит быстро и доступно интегрировать новые алгоритмические модули, наборы данных и рабочие процессы.
Улучшения, обусловленные:
Технологии больших данных для мониторинга рыболовства:
Однако власти сейчас 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 метод для государственных ведомств, чтобы узнать орыболовствепрактиках и отмечать незаконную деятельность, это сделать через это. Из-за этого некоторые органы контроля проводят только редкие аудиты записей, прежде чем использовать сравнения «на основе доверия», чтобы сравнить свои выводы с промысловыми журналами рыбаков. Однако это подрывает усилия по эффективному управлению рыболовством и привело к появлению новых стратегий решения проблемы. В настоящее время машинное обучение и искусственный интеллект используются для улучшения огромного количества изображений в более полезные «большие данные». Большие данные включают записи о транзакциях клиентов, производственные базы данных, журналы веб-трафика, автоматизацию, спутники, датчики и IoT.
Преимущества для потребителей морепродуктов:
Заключение:
Хотя компьютеризированное рыболовство прошло долгий путь во многом благодаря большим данным и искусственному интеллекту, до его полной автоматизации еще далеко. Однако полная инвестиция в ИИ и автоматизацию позволит нам производить значительно больше морепродуктов, чтобы накормить растущее население мира, а также снизить наше воздействие на окружающую среду и затраты. Полная автоматизация еще невозможна, несмотря на разработку ИИ. Исследователи разрабатывают технологию, которая может работать без какого-либо участия человека. С точностью почти 95% в операциях фермы аквакультуры на основе ИИ можно управлять и обслуживать гораздо проще. Если ИИ применяется правильно, производство продукции аквакультуры может быстро вырасти.
Автор: Сакши Гупта