Khai Phóng Tiềm Năng: Dữ Liệu Lớn và AI Cách Mạng Hóa Ngành Thủy Sản
Ngư nghiệp thương mại là mộtngành công nghiệp quan trọng hơn nhiều so với hầu hết chúng ta nghĩ. Trên thực tế, nó đóng một vai trò quan trọng trong ngành thực phẩm, y tế và làm đẹp. Tuy nhiên, khi ô nhiễm và dân số gia tăng, đánh bắt quá mức hiện là một vấn đề trong các đại dương. Có một số vấn đề do đánh bắt quá mức gây ra, bao gồm: Suy thoái hệ sinh thái biển, Xung đột lãnh thổ, Mất đa dạng sinh học biển, Đánh bắt cá bất hợp pháp, An ninh lương thực bị đe dọa, Tuyệt chủng của một số loài. Đánh bắt bền vững đưa ra một giải pháp cho những vấn đề này. Do đó, đánh bắt bền vững là sử dụng các phương pháp đánh bắt tôn trọng môi trường sống và ranh giới, đảm bảo có đủ cá trong đại dương và cung cấp sinh kế cho những người phụ thuộc vào đánh bắt.
Theo một phân tích của McKinsey “Nhìn chung, mức tiêu thụ cá của thế giới được dự đoán sẽ tăng 20% từ năm 2020 đến năm 2030, do tăng trưởng dân số toàn cầu, sự phát triển của tầng lớp trung lưu và đô thị hóa nhiều hơn.” Công nghệ đang được sử dụng trên quy mô toàn cầu để thúc đẩy đánh bắt bền vững. Việc sử dụng công nghệ như trí tuệ nhân tạo (AI), học máy (ML), dữ liệu vệ tinh và bộ dữ liệu không gian địa lý có thể làm cho nuôi trồng thủy sản bền vững và cung cấp bằng chứng về điều đó.
Các công cụ dựa trên học sâu để nhận dạng đối tượng và hình ảnh ngày càng trở nên quan trọng trong lĩnh vực này. Ví dụ: camera trên tàu và nhận dạng hình ảnh cung cấp cho ngư dân thông tin quan trọng về sản lượng đánh bắt của họ, bao gồm khối lượng, kích thước, môi trường xung quanh, khoảng cách và nhiều yếu tố khác.
Ngày nay, các ngư trường dễ dàng truyền dữ liệu từ tàu đánh cá để cung cấp cho các thuật toán phân tích hơn nhiều nhờ mạng di động và điện thoại thông minh trên mặt đất và vệ tinh. Ngư nghiệp thương mại sẽ được hưởng lợi từ những phát triển này bằng cách có khả năng đưa ra quyết định tốt hơn trong các giai đoạn trước khi đánh bắt, đánh bắt và sau khi đánh bắt của quy trình đánh bắt.
Làm thế nào AI trao quyền ra quyết định trong nuôi trồng thủy sản?
Các ngư trường sử dụng AI để thu thập dữ liệu về các hạng mục ngư trường có tổ chức và hoạt động khác nhau. Đây là một hệ thống thông tin địa lý được sử dụng để tạo, duy trì và cập nhật bản đồ phân bố của các loài sinh vật biển có giá trị thương mại đáng kể.
- Thu thập phần lớn dữ liệu từ các cảm biến của họ.
- Phân tích dự đoán sẽ được phát triển bằng công nghệ Sensing Aqua để cải thiện việc ra quyết định dựa trên dữ liệu.
- Trí tuệ nhân tạo được sử dụng bởi cá rô bốt Shoal để xác định ô nhiễm trong nước.
- Các robot phải có khả năng điều hướng môi trường xung quanh sau khi được triển khai theo nhóm.
Việc sử dụng phân tích video và hình ảnh trong môi trường biển là một ví dụ về trí tuệ nhân tạo trong ngư nghiệp. VIAME là một hệ thống nguồn mở mà Kitware đã tạo ra với sự hợp tác của Sáng kiến chiến lược phân tích hình ảnh tự động (AIASI) của NOAA để phân tích video và hình ảnh dưới nước để đánh giá trữ lượng cá. VIAME sẽ giúp có thể tích hợp nhanh chóng và hợp lý các mô-đun thuật toán, tập dữ liệu và quy trình làm việc mới.
Các cải tiến được thúc đẩy:
Các công nghệ dữ liệu lớn để giám sát nghề cá:
Tuy nhiên, các nhà chức trách hiện đang phải đối mặt với một vấn đề mới và nghiêm trọng hơn do việc giám sát gần như hoàn toàn các nghề cá: các bản ghi camera chỉ hữu ích nếu chúng được kiểm tra cẩn thận. Phương pháp đáng tin cậy duy nhất để các bộ phận chính phủ tìm hiểu vềđánh bắt cáthực tiễn và đánh dấu hoạt động bất hợp pháp là thông qua điều này. Do đó, một số cơ quan kiểm soát chỉ thực hiện kiểm toán không thường xuyên các bản ghi trước khi sử dụng so sánh “cơ sở tin cậy” để so sánh kết quả của họ với nhật ký đánh bắt của ngư dân. Tuy nhiên, điều này làm suy yếu các nỗ lực quản lý hiệu quả nghề cá và đã làm nảy sinh các chiến lược mới để giải quyết vấn đề. Hiện tại, học máy và trí tuệ nhân tạo đang được sử dụng để tăng cường lượng lớn hình ảnh thành “dữ liệu lớn” hữu ích hơn. Dữ liệu lớn bao gồm hồ sơ giao dịch của khách hàng, cơ sở dữ liệu sản xuất, nhật ký lưu lượng truy cập web, tự động hóa, vệ tinh, cảm biến và IoT.
Lợi ích cho người tiêu dùng hải sản:
Phần kết luận:
Mặc dù nghề cá do máy tính điều khiển đã tiến một chặng đường dài phần lớn nhờ vào dữ liệu lớn và trí tuệ nhân tạo, nhưng vẫn còn một chặng đường dài trước khi chúng được tự động hóa hoàn toàn. Tuy nhiên, đầu tư đầy đủ vào AI và tự động hóa sẽ cho phép chúng ta sản xuất nhiều hải sản hơn đáng kể để nuôi sống dân số ngày càng tăng của thế giới đồng thời giảm tác động và chi phí môi trường của chúng ta. Tự động hóa hoàn toàn vẫn chưa khả thi, mặc dù có sự phát triển của AI. Các nhà nghiên cứu đang phát triển công nghệ có thể chạy mà không cần bất kỳ đầu vào nào từ con người. Với độ chính xác gần 95% trong hoạt động, các trang trại nuôi trồng thủy sản AI có thể được quản lý và duy trì dễ dàng hơn nhiều. Nếu AI được áp dụng đúng cách, việc sản xuất các sản phẩm nuôi trồng thủy sản có thể tăng lên nhanh chóng.
Tác giả: Sakshi Gupta