استعدوا لـ YOLO Vision 2025!
25 سبتمبر، 2025
10:00 — 18:00 بتوقيت بريطانيا الصيفي
حدث هجين
مؤتمر Yolo Vision 2024

الذكاء الاصطناعي في الصناعة البحرية وجهود الحفاظ عليها

مصطفى إبراهيم

6 دقائق قراءة

17 يوليو، 2024

اكتشف كيف يمكن للذكاء الاصطناعي أن يغير الحفاظ على البيئة البحرية من خلال المراقبة في الوقت الفعلي ودقة البيانات والممارسات المستدامة.

تعد الصناعة البحرية حجر الزاوية في الاقتصاد العالمي، حيث تسهل التجارة الدولية، وتوفر الأمن الغذائي من خلال الصيد التجاري، وتدعم ملايين الوظائف في جميع أنحاء العالم. بمرور الوقت، تطورت هذه الصناعة بشكل كبير، ودمجت التقنيات المتقدمة لتعزيز الكفاءة والاستدامة.

ركزت جهود الحفاظ على البيئة البحرية في البداية على الدراسات الرصدية الأساسية. بمرور الوقت، تطورت في النهاية لتشمل أساليب متطورة مثل الاستشعار عن بعد، و التحليل الجيني، و نمذجة النظام البيئي. توسعت جهود الحفاظ على البيئة من مناطق محمية بسيطة إلى تخطيط مكاني بحري شامل، يشمل إنشاء مناطق بحرية محمية (MPAs) واستعادة الموائل الهامة. اليوم، يتم استخدام الذكاء الاصطناعي (AI) لزيادة مراقبة التنوع البيولوجي البحري وحمايته بشكل أكثر فعالية.

يتمتع الذكاء الاصطناعي بالقدرة على إعادة تشكيل صناعة الصيد من خلال معالجة تحديات مثل الصيد الجائر والصيد غير القانوني والتأثيرات البيئية. بالإضافة إلى ذلك، يمكن أن يلعب الذكاء الاصطناعي دورًا حاسمًا في جهود الحفاظ على البيئة البحرية، من مراقبة المناطق المحمية تحت الماء إلى دعم البحوث البحرية. 

تستكشف هذه المقالة كيف يغير الذكاء الاصطناعي الصناعة البحرية، مع التركيز على تأثيره على قطاع الصيد والحفاظ على البيئة البحرية، وتسليط الضوء على كل من الفوائد والتحديات التي تنطوي عليها.

الذكاء الاصطناعي في صناعة الصيد

لطالما لعبت التكنولوجيا دورًا حاسمًا في الصناعة البحرية. من المعدات الموجودة على متن السفن مثل الرادارات إلى تطوير أنظمة الملاحة المتقدمة، احتضن العالم البحري باستمرار تقنيات جديدة لتحسين وتبسيط العمليات المختلفة. على الرغم من هذه التطورات، لا تزال الصناعة تواجه العديد من التحديات. إذن، كيف يمكن للذكاء الاصطناعي أن يساعد؟

في هذا القسم، سنتناول بعض التحديات في صناعة الصيد وكيف يمكن لتقنيات الذكاء الاصطناعي حلها. تواجه صناعة الصيد حاليًا العديد من القضايا، بما في ذلك:

الصيد العرضي

الصيد العرضي هو الالتقاط غير المقصود للأنواع غير المستهدفة، مما قد يكون ضارًا بالنظم البيئية ومُهدرًا. وفقًا لـ تقرير عن الصيد العرضي، قد يصل الصيد العرضي العالمي إلى 40٪ من المصيد العالمي، أي ما مجموعه 63 مليار رطل سنويًا. يمكن أن تؤدي هذه الكمية الهائلة من الصيد العرضي إلى موت العديد من الأنواع غير المستهدفة، مما يعطل النظم البيئية البحرية ويهدر الموارد.

يمكن أن يساعد استخدام نماذج الرؤية الحاسوبية مثل Ultralytics YOLOv8، على سبيل المثال، في التخفيف من هذه المشكلة. يمكن أن يساعد دمج نماذج الذكاء الاصطناعي هذه في الكاميرات الموجودة على معدات الصيد في تحديد الأنواع المستهدفة وغير المستهدفة والتمييز بينها في الوقت الفعلي. يمكن تدريب هذه التقنية على مهام مثل اكتشاف الكائنات و تجزئة الصور لتوفير ملاحظات فورية للصيادين، مما يسمح لهم بتعديل طرقهم لتقليل الصيد العرضي.

الشكل 1. نموذج Ultralytics YOLOv8 يحدد الأنواع البحرية المختلفة.

تقييم وإدارة المخزون السمكي

يعد التقييم الدقيق للمخزون السمكي أمرًا ضروريًا للإدارة الفعالة لمصايد الأسماك، ولكن الطرق التقليدية غالبًا ما تكون بطيئة وغير دقيقة. يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي معالجة مجموعات البيانات الكبيرة من مصادر مثل الطائرات بدون طيار تحت الماء، والسونار، والاستشعار عن بعد لتوفير تقديرات دقيقة لتجمعات الأسماك. يساعد هذا في تحديد حدود الصيد المناسبة وإدارة المخزونات بشكل أكثر فعالية.

مثال آخر على كيفية مساعدة نماذج مثل YOLOv8 في تقييم وإدارة المخزون السمكي هو تتبع وعد تجمعات الأسماك في الوقت الفعلي. من خلال تحليل اللقطات تحت الماء، يمكن لهذه النماذج تحديد الأنواع المختلفة بدقة وإحصاء أعدادها، مما يوفر بيانات مهمة لإدارة المخزونات السمكية.

الشكل 2. YOLOv8 يتتبع ويعد الأسماك.

التلوث البلاستيكي

يعد التلوث البلاستيكي في المحيطات أحد القضايا الرئيسية التي تؤثر على الحياة البحرية، مما يتسبب في أضرار جسيمة للموائل مثل الشعاب المرجانية وأحواض الأعشاب البحرية، ويضر بالحيوانات البحرية. وفقًا لـ تقرير صادر عن Surfers Against Sewage، وهي مؤسسة خيرية للحفاظ على البيئة البحرية، يتم إلقاء 12 مليون طن من البلاستيك في المحيطات كل عام. 

يمكن أن يلعب الذكاء الاصطناعي دورًا حاسمًا في معالجة هذه المشكلة من خلال تحديد الأجسام البلاستيكية في المحيطات بسرعة وبدقة عالية، مما يتيح عمليات تنظيف في الوقت المناسب. يمكن أن يساعد هذا النهج الاستباقي في التخفيف من الأثر البيئي وحماية النظم البيئية البحرية بشكل أكثر فعالية.

الشكل 3. الرؤية الحاسوبية تكتشف التلوث البلاستيكي.

الذكاء الاصطناعي والحفاظ على البيئة البحرية

يشمل الحفاظ على البيئة البحرية حماية النظم البيئية المحيطية والحياة البحرية والحفاظ عليها. ويشمل ذلك جوانب وأدوارًا عديدة تتراوح من البحوث البحرية إلى استعادة الموائل، ومكافحة التلوث، وحماية الأنواع. بعد أن تطرقنا إلى دور الذكاء الاصطناعي في صناعة صيد الأسماك، دعونا نلقي نظرة على كيف يمكن للذكاء الاصطناعي أن يساهم بشكل كبير في الحفاظ على البيئة البحرية.

مراقبة المناطق البحرية المحمية تحت الماء

تعمل تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي على تغيير الطريقة التي نراقب بها المناطق المحمية تحت الماء. بمساعدة الأنظمة الآلية التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي، يمكن للمختصين في الحفاظ على البيئة البحرية جمع البيانات وتحليلها بكفاءة ودقة أكبر من أي وقت مضى. تتيح لنا هذه الأدوات المتقدمة مراقبة مساحات شاسعة من المحيطات بدقة عالية، ومعالجة البيانات من مصادر بعيدة مثل أجهزة الاستشعار والأقمار الصناعية بسرعات مذهلة. 

على سبيل المثال، يمكن للذكاء الاصطناعي تحليل صور الأقمار الصناعية وبيانات الاستشعار بسرعة لتحديد الأنماط التي تشير إلى التغيرات البيئية أو الأنشطة البشرية، مثل الصيد غير القانوني أو التسربات النفطية، التي قد تضر بهذه المناطق المحمية والنظام البيئي البحري بشكل عام. تعزز هذه التقنية قدرتنا على الحفاظ على صحة المناطق البحرية المحمية (MPAs)، مما يسمح بالتدخلات في الوقت المناسب وجهود الحفاظ الأكثر فعالية. Ocean Mind، وهي منظمة غير ربحية مقرها في المملكة المتحدة، ساعدت بنجاح في تحديد المخاطر المحتملة للصيد غير القانوني وغير المبلغ عنه وغير المنظم (IUU) داخل المحمية البحرية لجزيرة بيتكيرن على مدى خمس سنوات.

الشكل 4. الرؤية الحاسوبية تراقب البيئة البحرية.

دعم البحوث البحرية

تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي أصبحت أداة حاسمة في البحوث البحرية، حيث تقدم مجموعة من القدرات التي تعزز بشكل كبير فهمنا وإدارتنا للنظم البيئية البحرية. فيما يلي بعض الطرق الرئيسية التي يمكن للذكاء الاصطناعي من خلالها دعم البحوث البحرية:

  • تقييم التنوع البيولوجي: يمكن لتحليل الصور والأصوات المدعوم بالذكاء الاصطناعي تحديد الأنواع البحرية بدقة من الصور ومقاطع الفيديو و التسجيلات الصوتية. هذه التقنية ضرورية لتتبع تجمعات الأنواع وتقييم التنوع البيولوجي. يمكن للذكاء الاصطناعي أيضًا إنشاء خرائط تفصيلية للموائل البحرية، وتسليط الضوء على المناطق ذات الأهمية البيئية وتحديد المناطق التي تتطلب جهودًا للحفاظ عليها.
  • تحسين النماذج التنبؤية: يمكن للذكاء الاصطناعي استخدام خوارزميات تعلم الآلة لإنشاء نماذج تنبؤية يمكنها التنبؤ بالتغيرات في النظم البيئية البحرية. يمكن أن تساعد هذه النماذج الباحثين على توقع وتخفيف آثار الضغوط البيئية، مثل تغير المناخ والتلوث. The Ocean Cleanup، وهي منظمة غير ربحية تركز على إزالة البلاستيك من المحيطات، دخلت في شراكة مع Deeper Insights لتطوير نظام ذكاء اصطناعي متقدم للكشف عن الحياة البحرية وحمايتها. من المتوقع أن يشتمل هذا النظام على نماذج تحليلية تنبؤية للنظم البيئية البحرية.

بشكل عام، يساهم الذكاء الاصطناعي بشكل كبير في تعزيز جهود الحفاظ على البيئة من خلال تحسين كفاءة وفعالية معالجة البيانات وإدارتها. من خلال أتمتة جمع وتحليل البيانات البيئية، يقلل الذكاء الاصطناعي من الوقت المستغرق لتحويل البيانات الميدانية إلى رؤى قابلة للتنفيذ. وهذا يمكّن مديري الحفاظ على البيئة من اتخاذ قرارات مستنيرة بسرعة، وتكييف مسار العمل الضروري في الوقت الفعلي، وتخصيص الموارد بشكل أفضل.

وزن الذكاء الاصطناعي في الصناعة البحرية

بينما نستكشف دور الذكاء الاصطناعي في الصناعة البحرية، من الضروري مراعاة كل من فوائده وتحدياته. في حين أن الذكاء الاصطناعي يوفر مراقبة محسنة ودقة للبيانات وممارسات مستدامة، إلا أنه يأتي أيضًا بتكاليف عالية ومخاوف أخلاقية واعتماد على التكنولوجيا. دعونا نتعمق في هذه الإيجابيات والسلبيات لفهم التأثير الكامل للذكاء الاصطناعي على القطاع البحري.

لنبدأ ببعض الفوائد الرئيسية:

تعزيز المراقبة والتطبيق

  • التتبع والامتثال في الوقت الفعلي: يمكن للذكاء الاصطناعي أن يعزز قدرة السلطات على تتبع حركة السفن في الوقت الفعلي ومراقبة الالتزام باللوائح، بما في ذلك اكتشاف أنشطة الصيد غير القانونية.
  • تحليل شامل للبيانات: يمكن للذكاء الاصطناعي تحليل البيانات من الأقمار الصناعية والطائرات بدون طيار وأجهزة الاستشعار بسرعة ودقة أعلى من البشر، مما يضمن إشرافًا وحماية بيئية شاملة.

تحسين دقة البيانات واتخاذ القرارات

  • معالجة دقيقة للبيانات: يعالج الذكاء الاصطناعي مجموعات البيانات الكبيرة بدقة عالية، مما يتيح جمع بيانات دقيقة وتقليل الأخطاء وضمان تحليل موثوق لاتخاذ قرارات مستنيرة.
  • نماذج تنبؤية ودعم تنظيمي: يمكن للذكاء الاصطناعي تحليل ديناميكيات تجمعات الأسماك والتغيرات البيئية، مما يوفر تقديرات دقيقة للمساعدة في تحديد حدود الصيد المستدامة وتطوير استراتيجيات فعالة للحفظ. في حين أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يتنبأ بالاتجاهات البيئية، فإنه يوفر أيضًا إحصاءات دقيقة لتجمعات الأسماك، مما يضمن أن التدابير التنظيمية تستند إلى بيانات صلبة. هذه القدرة المزدوجة تعزز قدرتنا على إدارة الموارد البحرية بشكل مستدام.
  • إدارة استباقية: تقلل الرؤى المولدة بواسطة الذكاء الاصطناعي من الخطأ البشري وتدعم اتخاذ القرارات الاستباقية، مما يسمح بالتدخلات في الوقت المناسب بناءً على بيانات دقيقة وحديثة وتحليل تنبؤي.

تشجيع الممارسات المستدامة

  • تحسين العمليات وتقليل الصيد العرضي: يعمل الذكاء الاصطناعي على تحسين عمليات الصيد لتقليل التأثير البيئي من خلال التنبؤ بالأوقات والمواقع المثالية للصيد، وبالتالي تقليل الصيد العرضي وضمان حصاد أكثر استهدافًا واستدامة.
  • تطوير تقنيات صديقة للبيئة: يدعم الذكاء الاصطناعي إنشاء طرق وتقنيات صديقة للبيئة، مما يشجع ممارسات الصيد الفعالة والمسؤولة. ويشمل ذلك تطوير تقنيات الاستزراع المائي الدقيقة وتعزيز جهود استعادة الموائل للحفاظ على النظم البيئية البحرية الصحية.

تسلط هذه الفوائد الضوء على الإمكانات التحويلية للذكاء الاصطناعي في تعزيز استدامة وفعالية الصناعة البحرية. ومع ذلك، فإن تطبيق تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي يمثل العديد من التحديات الكبيرة. وتشمل هذه:

ارتفاع التكاليف الأولية للتنفيذ

  • متطلبات الاستثمار: يتطلب تطبيق تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي في الصناعة البحرية استثمارًا أوليًا كبيرًا في الأجهزة والبرامج والتدريب. يمكن أن تكون التكاليف الأولية مقيدة للمؤسسات الصغيرة والبلدان النامية، مما يحد من الانتشار الواسع.
  • تطوير البنية التحتية: إن إنشاء البنية التحتية اللازمة للذكاء الاصطناعي، مثل أنظمة جمع البيانات والإنترنت عالي السرعة وقوة الحوسبة، يزيد من العبء المالي. يمكن أن يكون هذا عائقًا كبيرًا، خاصة في المناطق النائية أو المتخلفة.

الاعتماد على التكنولوجيا والإخفاقات المحتملة

  • مشاكل الموثوقية: إن اعتماد الصناعة البحرية على تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي يقدم مخاطر مرتبطة بفشل النظام أو الأعطال. يمكن أن تؤدي الأعطال الفنية إلى اضطرابات تشغيلية كبيرة وخسائر مالية.
  • فجوات المهارات: يتطلب تطبيق وصيانة أنظمة الذكاء الاصطناعي معرفة ومهارات متخصصة. هناك حاجة إلى التدريب والتعليم المستمر لضمان قدرة القوى العاملة على إدارة واستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي بشكل فعال.
  • القدرة على التكيف: التطورات السريعة في تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي تعني أن الأنظمة يمكن أن تصبح قديمة بسرعة. التحديثات والتعديلات المستمرة ضرورية للحفاظ على أنظمة الذكاء الاصطناعي ذات صلة وفعالة، الأمر الذي قد يكون صعبًا ويستهلك الكثير من الموارد.

الاعتبارات الأخلاقية والخصوصية

  • خصوصية البيانات: تعتمد أنظمة الذكاء الاصطناعي على كميات هائلة من البيانات، مما يثير مخاوف بشأن خصوصية وأمن المعلومات الحساسة. في الصناعة البحرية، يمكن أن تنشأ مشكلات خصوصية البيانات من جمع واستخدام البيانات المتعلقة بحركة السفن وأنشطة الصيد والمراقبة البيئية. يعد ضمان امتثال جمع البيانات واستخدامها لقوانين ولوائح الخصوصية أمرًا بالغ الأهمية لحماية الأفراد والشركات والمعلومات السرية. في حين أن بيانات الحياة البرية قد تكون عامة، إلا أن البيانات التشغيلية من السفن وممارسات الصيد المحددة يمكن أن تكون حساسة وتتطلب معالجة دقيقة.

تسلط هذه التحديات الضوء على الحاجة إلى التخطيط والإدارة الدقيقة لضمان التكامل الناجح للذكاء الاصطناعي في الصناعة البحرية. إن معالجة هذه القضايا أمر بالغ الأهمية لتسخير الإمكانات الكاملة للذكاء الاصطناعي مع التخفيف من المخاطر.

مستقبل الذكاء الاصطناعي في الصناعة البحرية

السفن ذاتية القيادة

تتمثل إحدى الأفكار المثيرة للاهتمام التي يمكن أن تصبح حقيقة واقعة في المستقبل القريب في تطوير السفن ذاتية القيادة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي. ويتضمن ذلك تطوير سفن يمكنها العمل بشكل مستقل دون تدخل بشري، باستخدام أنظمة الذكاء الاصطناعي المتقدمة في الملاحة واتخاذ القرارات والعمليات. لديها القدرة على تغيير صناعات الشحن والصيد من خلال زيادة الكفاءة وتقليل الخطأ البشري وتقليل التأثير البيئي. إحدى الشركات الرائدة في هذا المشروع هي Rolls-Royce، التي تعمل على تطوير التكنولوجيا من خلال برنامج Ship Intelligence الخاص بها. بالإضافة إلى ذلك، بدأت ProMare، وهي منظمة أمريكية غير ربحية، مشروع سفينة مستقلة يسمى "The Mayflower" بالتعاون مع IBM.

الشكل 5. سفينة الأبحاث المستقلة “Mayflower”.

تحسين المراقبة البيئية

يمكن أن تؤدي التطورات في نماذج الرؤية الحاسوبية مثل نماذج YOLO (أنت تنظر مرة واحدة فقط) models، وهي تقنية متطورة للذكاء الاصطناعي لاكتشاف الأجسام، إلى تحسين مراقبة البيئات البحرية. ستمكن هذه التطورات من الكشف في الوقت المناسب عن التهديدات البيئية، مثل الصيد غير القانوني والتلوث، مما يسمح باستجابات أكثر فعالية وحماية النظم البيئية البحرية.

الخلاصة

لقد أحدث الذكاء الاصطناعي تحولًا في الصناعة البحرية من خلال تعزيز المراقبة، والتنفيذ، ودقة البيانات، والممارسات المستدامة. لقد منحتنا تقنيات مثل التتبع في الوقت الفعلي، والتحليلات التنبؤية، والنماذج المتقدمة مثل YOLOv8 رؤى وتحكمًا غير مسبوقين في البيئات البحرية. 

ومع ذلك، أثناء تبني هذه التطورات التكنولوجية، من الضروري موازنتها بجهود الحفظ. إن ضمان دعم التكنولوجيا وتعزيز الحفظ دون التسبب في ضرر أمر بالغ الأهمية للإدارة المستدامة والفعالة للموارد البحرية، وحماية محيطاتنا للأجيال القادمة. هذا التآزر بين الذكاء الاصطناعي والحفظ يحمل وعدًا بمستقبل بحري أكثر صحة.

هل أنت مهتم بمعرفة المزيد عن تطورات الرؤية الحاسوبية؟ انضم إلى مجتمعنا واستكشف وثائق Ultralytics أو GitHub للحصول على آخر التحديثات. لمعرفة المزيد حول تطبيقات الذكاء الاصطناعي، تحقق من المزيد من الحلول مثل القيادة الذاتية و الرعاية الصحية.

لنبنِ مستقبل
الذكاء الاصطناعي معًا!

ابدأ رحلتك مع مستقبل تعلم الآلة

ابدأ مجانًا
تم نسخ الرابط إلى الحافظة