释放潜力：大数据和人工智能革新渔业
商业捕鱼业是一个比我们大多数人认为的更重要的产业。事实上，它在食品、医疗和美容行业中起着至关重要的作用。然而，随着污染和人口的增加，过度捕捞现在成为海洋中的一个问题。过度捕捞带来几个问题，包括：海洋生态系统退化、领土冲突、海洋生物多样性丧失、非法捕捞、粮食安全受到威胁、多个物种灭绝。可持续捕捞为这些问题提供了一个解决方案。因此，可持续捕捞是使用尊重栖息地和边界的捕鱼方法，确保海洋中有足够的鱼类，并为那些依赖捕鱼为生的人提供生计。
根据麦肯锡的一项分析，“总体而言，在全球人口增长、中产阶级发展和城市化进程加快的推动下，预计到 2030 年，世界鱼类消费量将比 2020 年增加 20%。”全球范围内都在使用技术来推广可持续捕捞。利用人工智能 (AI)、机器学习 (ML)、卫星数据和地理空间数据集等技术可以使养鱼业可持续发展并提供证据。
基于深度学习的物体和图像识别工具在这个领域变得越来越重要。例如，船载摄像头和图像识别为渔民提供了关于渔获的重要信息，包括渔获量、大小、周围环境、距离和许多其他因素。
如今，借助陆地和卫星移动网络以及智能手机，渔场可以更轻松地将来自渔船的数据传输到算法进行分析。商业渔场将受益于这些发展，从而能够在捕捞过程的捕捞前、捕捞中和捕捞后阶段更好地做出决策。
人工智能如何助力水产养殖决策？
渔场使用人工智能来收集有关各种有组织和运营的渔业项目的数据。它是一种地理信息系统，用于创建、维护和更新具有重要商业价值的海洋物种分布图。
- 从传感器收集大部分数据。
- 将使用 Sensing Aqua 技术开发预测分析，以改善数据驱动的决策。
- 机器人鱼 Shoal 使用人工智能来识别水中的污染。
- 机器人在成群发射后必须能够导航其周围环境。
在海洋环境中使用视频和图像分析是渔业中人工智能的一个例子。 VIAME 是 Kitware 与 NOAA 的自动化图像分析战略计划 (AIASI) 合作创建的一个开源系统，用于分析水下视频和图像，以进行渔业资源评估。 VIAME 将能够快速且经济实惠地集成新的算法模块、数据集和工作流程。
驱动的改进：
用于监测渔业的大数据技术：
然而，由于对渔业的几乎完全监测，当局现在面临着一个更新、更严重的问题：摄像头记录只有在经过仔细检查后才有用。政府部门了解捕鱼行为并标记非法活动的唯一可靠方法是通过这种方式。因此，一些控制机构仅对记录进行不定期的审核，然后使用“信任基础”比较将其发现与渔民的捕捞日志进行比较。然而，这破坏了有效管理渔业的努力，并催生了处理问题的新策略。目前，机器学习和人工智能正被用于将大量图像增强为更有用的“大数据”。大数据包括客户交易记录、生产数据库、网络流量日志、自动化、卫星、传感器和物联网。
海鲜消费者的利益：
结论：
虽然计算机控制的渔业在很大程度上由于大数据和人工智能而取得了长足的进步，但在实现完全自动化之前还有很长的路要走。然而，充分投资于人工智能和自动化将使我们能够生产更多的海鲜来养活世界不断增长的人口，同时降低我们的环境影响和成本。尽管人工智能取得了发展，但完全自动化尚不可能实现。研究人员正在开发无需人工干预即可运行的技术。人工智能水产养殖场的运营准确率接近 95%，可以更轻松地进行管理和维护。如果人工智能应用得当，水产养殖产品的产量可以迅速提高。
作者：Sakshi Gupta