釋放潛力：大數據和人工智慧徹底改變漁業
商業捕魚是一個比我們大多數人認為的更重要的產業。 事實上，它在食品、醫療和美容行業中扮演著至關重要的角色。 然而，隨著污染和人口的增加，過度捕撈現在已成為海洋中的一個問題。 過度捕撈會帶來幾個問題，包括：海洋生態系統退化、領土衝突、海洋生物多樣性喪失、非法捕撈、糧食安全受到威脅、多個物種滅絕。 可持續捕撈為這些問題提供了解決方案。 因此，可持續捕撈是使用尊重棲息地和邊界的捕魚方法，確保海洋中有足夠的魚類，並為那些依賴捕魚為生的人提供生計。
根據麥肯錫分析報告“總體而言，在全球人口增長、中產階級發展和城市化進程加快的推動下，全球魚類消費量預計將從2020年到2030年增加20%。” 全球範圍內都在使用技術來促進可持續捕撈。 利用人工智慧 (AI)、機器學習 (ML)、衛星數據和地理空間數據集等技術可以使養魚業具有可持續性，並提供相關證明。
基於深度學習的物體和圖像識別工具在這個領域變得越來越重要。 例如，船載攝影機和圖像識別為漁民提供了關於漁獲物的關鍵信息，包括其數量、大小、周圍環境、距離和許多其他因素。
如今，由於陸地和衛星移動網路以及智慧型手機，漁業可以更簡單地將來自漁船的數據傳輸到演算法中進行分析。 商業漁業將受益於這些發展，從而能夠在捕撈過程的捕撈前、捕撈中和捕撈後階段做出更好的決策。
人工智慧如何助力水產養殖決策？
漁業使用人工智慧來收集有關各種有組織和運營的漁業項目的數據。 它是一個地理資訊系統，用於創建、維護和更新具有重要商業價值的海洋物種的分佈圖。
- 從他們的感測器收集大部分數據。
- 將使用 Sensing Aqua 技術開發預測分析，以改善數據驅動的決策。
- 機器魚 Shoal 使用人工智慧來識別水中的污染。
- 機器人必須能夠在作為一個群體發射後導航周圍環境。
在海洋環境中使用視訊和圖像分析是人工智慧在漁業中的一個例子。 VIAME 是 Kitware 與 NOAA 的自動圖像分析戰略計畫 (AIASI) 合作創建的開放原始碼系統，用於分析水下視訊和圖像，以進行漁業資源評估。 VIAME 將使快速且經濟地整合新的演算法模組、數據集和工作流程成為可能。
驅動的改進：
用於監測漁業的大數據技術：
然而，由於對漁業進行了幾乎完全的監測，當局現在面臨一個新的、更嚴重的問題：只有仔細檢查攝影機記錄才能發揮作用。 政府部門瞭解捕魚作業並標記非法活動的唯一可靠方法是透過這種方式。 因此，一些控制機構僅對記錄進行不頻繁的審計，然後使用“信任基礎”比較將他們的發現與漁民的漁獲日誌進行比較。 然而，這破壞了有效管理漁業的努力，並催生了應對該問題的新策略。 目前，機器學習和人工智慧正被用於將大量圖像增強為更有用的“大數據”。 大數據包括客戶交易記錄、生產資料庫、網路流量日誌、自動化、衛星、感測器和 IoT。
海鮮消費者的益處：
結論：
雖然計算機控制的漁業在很大程度上由於大數據和人工智慧而取得了長足的進步，但在完全自動化之前還有很長的路要走。 然而，充分投資於人工智慧和自動化將使我們能夠生產更多的海鮮來養活世界不斷增長的人口，同時也能降低我們對環境的影響和成本。 儘管人工智慧不斷發展，但完全自動化仍然是不可能的。 研究人員正在開發一種無需任何人工輸入即可運行的技術。 人工智慧水產養殖場的操作準確度接近 95%，可以更輕鬆地進行管理和維護。 如果人工智慧應用得當，水產養殖產品的產量可以迅速提高。
作者：Sakshi Gupta