釋放潛力：大數據和人工智慧正在革新漁業
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、醫療和美容產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。過度捕撈帶來了幾個問題，包括：海洋生態系統的退化、領土衝突、海洋生物多樣性的喪失、非法捕魚、瀕危的糧食安全、幾個物種的滅絕。永續捕撈為這些問題提供了一個解決方案。因此，永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，並為那些依賴捕魚的人提供生計。
根據麥肯錫的分析“總體而言，由於全球人口增長、中產階級的發展和更多的城市化，全球魚類消費量預計將從2020年到2030年增加20%。”技術正在全球範圍內被用於促進永續捕撈。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可持續發展，並提供其證明。
基於深度學習的物體和圖像識別工具在這個領域中變得越來越重要。例如，船載攝影機和圖像識別為漁民提供了關於其漁獲的重要資訊，包括其數量、大小、周圍環境、距離和許多其他因素。
今天，由於陸地和衛星行動網路以及智慧手機，漁業可以更容易地將來自漁船的數據傳輸到演算法進行分析。商業漁業將受益於這些發展，因為它們能夠在捕撈過程的捕撈前、捕撈中和捕撈後階段更好地做出決策。
人工智慧如何賦能水產養殖決策？
漁業使用人工智慧來收集關於各種有組織和運營的漁業項目的數據。它是一種地理資訊系統，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。
- 預測分析將使用Sensing Aqua技術開發，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其周圍環境。
在海洋環境中使用影片和圖像分析是漁業中人工智慧的一個例子。VIAME是Kitware與NOAA的自動圖像分析戰略倡議（AIASI）合作創建的一個開放原始碼系統，用於分析水下影片和圖像以進行漁業資源評估。VIAME將使快速且經濟實惠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，由於對漁業的近乎完整的監測，當局現在面臨著一個新的、更嚴重的問題：只有在仔細檢查攝影機記錄時，這些記錄才有用。政府部門了解捕魚作業並標記非法活動的唯一可靠方法是通過這種方式。由於這個原因，一些控制當局只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捕撈日誌進行比較。然而，這破壞了有效管理漁業的努力，並產生了處理這個問題的新策略。目前，機器學習和人工智慧正在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、感測器和物聯網。
海鮮消費者的利益：
結論：
儘管電腦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，完全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，同時降低我們的環境影響和成本。儘管人工智慧不斷發展，但完全自動化還不可能實現。研究人員正在開發一種無需任何人為輸入即可運行的技術。在運營中具有近95%的準確性，人工智慧水產養殖場可以更容易地管理和維護。如果正確應用人工智慧，水產養殖產品的生產可以迅速上升。
作者：Sakshi Gupta