IA nel settore marittimo e nelle attività di conservazione

Il settore marittimo è un pilastro dell'economia globale: favorisce il commercio internazionale, garantisce la sicurezza alimentare attraverso la pesca commerciale e sostiene milioni di posti di lavoro in tutto il mondo. Nel tempo, il settore si è evoluto notevolmente, integrando tecnologie avanzate per migliorare l'efficienza e la sostenibilità.

Inizialmente, gli sforzi per la conservazione marina si concentravano su semplici studi osservazionali. Col tempo si sono evoluti, includendo metodi sofisticati come il telerilevamento, l'analisi genetica e la modellazione degli ecosistemi. Gli interventi di conservazione si sono estesi dalle semplici aree protette a una completa pianificazione dello spazio marino, che prevede la creazione di aree marine protette (AMP) e il ripristino di habitat fondamentali. Oggi si ricorre all'intelligenza artificiale (AI) per monitorare e proteggere la biodiversità marina in modo più efficace.

L'AI può trasformare il settore della pesca affrontando sfide come la pesca eccessiva, la pesca illegale e l'impatto ambientale. Inoltre, l'AI può svolgere un ruolo fondamentale negli interventi di conservazione marina, dal monitoraggio delle aree protette sottomarine al supporto della ricerca marina.

Questo articolo esamina come l'AI stia trasformando il settore marittimo, concentrandosi sul suo impatto sulla pesca e sulla conservazione marina e mettendo in evidenza sia i vantaggi sia le sfide.

L'AI nel settore della pesca#

La tecnologia ha sempre svolto un ruolo fondamentale nel settore marittimo. Dalle apparecchiature di bordo, come i radar, allo sviluppo di sistemi di navigazione avanzati, il mondo marittimo ha costantemente adottato nuove tecnologie per migliorare e semplificare diverse operazioni. Nonostante questi progressi, il settore deve ancora affrontare diverse sfide. In che modo può essere utile l'AI?

In questa sezione esamineremo alcune sfide del settore della pesca e come le tecnologie di IA possano risolverle. Attualmente, il settore della pesca deve affrontare molti problemi, tra cui:

Catture accessorie#

Le catture accessorie sono catture involontarie di specie non bersaglio, che possono danneggiare gli ecosistemi e comportare uno spreco di risorse. Secondo un rapporto sulle catture accessorie, a livello globale potrebbero rappresentare il 40% del pescato mondiale, pari a 63 miliardi di libbre all'anno. Questa enorme quantità di catture accessorie può provocare la morte di molte specie non bersaglio, alterando gli ecosistemi marini e sprecando risorse.

I modelli di visione artificiale come Ultralytics YOLOv8, ad esempio, possono contribuire a mitigare questo problema. Integrare questi modelli di IA con le telecamere montate sulle attrezzature da pesca può aiutare a identificare e distinguere in tempo reale le specie bersaglio da quelle non bersaglio. Questa tecnologia può essere addestrata per attività come il rilevamento degli oggetti e la segmentazione, così da fornire ai pescatori un riscontro immediato e permettere loro di modificare i metodi per ridurre le catture accessorie.

Fig. 1. Modello Ultralytics YOLOv8 che identifica diverse specie marine.

Valutazione e gestione degli stock ittici#

Valutare con precisione gli stock ittici è essenziale per una gestione efficace della pesca, ma i metodi tradizionali sono spesso lenti e imprecisi. I modelli di IA possono elaborare grandi dataset provenienti da fonti come droni subacquei, sonar e telerilevamento, per fornire stime accurate delle popolazioni ittiche. Questo aiuta a stabilire limiti di cattura adeguati e a gestire gli stock in modo più efficace.

Un altro esempio di come modelli come YOLOv8 possano contribuire alla valutazione e alla gestione degli stock è il tracciamento e conteggio in tempo reale delle popolazioni ittiche. Analizzando riprese subacquee, questi modelli possono identificare con precisione le diverse specie e contarne gli esemplari, fornendo dati essenziali per la gestione degli stock ittici.

Fig. 2. YOLOv8 che monitora e conta i pesci.

Inquinamento da plastica#

L'inquinamento da plastica negli oceani è uno dei principali problemi che colpiscono la vita marina: danneggia gravemente habitat come le barriere coralline e le praterie di fanerogame marine e nuoce agli animali marini. Secondo un rapporto di Surfers Against Sewage, un'organizzazione benefica per la conservazione marina, ogni anno si stima che 12 milioni di tonnellate di plastica vengano gettate nell'oceano.

L'IA può svolgere un ruolo fondamentale nell'affrontare questo problema, identificando rapidamente gli oggetti di plastica presenti nell'oceano con grande precisione e consentendo interventi tempestivi di pulizia. Questo approccio proattivo può contribuire a mitigare l'impatto ambientale e a proteggere gli ecosistemi marini in modo più efficace.

Fig. 3. Computer vision che rileva l'inquinamento da plastica.

AI e conservazione marina#

La conservazione marina comprende la protezione e la salvaguardia degli ecosistemi oceanici e della vita marina. Include numerosi aspetti e attività, dalla ricerca marina al ripristino degli habitat, dal controllo dell'inquinamento alla protezione delle specie. Dopo aver esaminato il ruolo dell'AI nel settore della pesca, vediamo come l'AI possa contribuire in modo significativo alla conservazione marina.

Monitoraggio delle aree protette sottomarine#

La tecnologia di IA sta trasformando il modo in cui monitoriamo le aree marine protette sottomarine. Grazie ai sistemi automatizzati basati sull'IA, gli ambientalisti marini possono raccogliere e analizzare i dati con maggiore efficienza e precisione. Questi strumenti avanzati consentono di monitorare vaste aree oceaniche ad alta risoluzione ed elaborare rapidamente dati provenienti da fonti remote, come sensori e satelliti.

Per esempio, l'AI può analizzare rapidamente immagini satellitari e dati dei sensori per individuare schemi che indicano cambiamenti ambientali o attività umane, come le fuoriuscite di petrolio, che potrebbero danneggiare queste aree protette e l'ecosistema marino nel suo complesso. Questa tecnologia migliora la nostra capacità di preservare la salute delle aree marine protette (MPA), consentendo interventi tempestivi e attività di conservazione più efficaci. Ocean Mind, un'organizzazione senza scopo di lucro con sede nel Regno Unito, ha contribuito con successo a individuare potenziali rischi legati alla pesca illegale, non dichiarata e non regolamentata (IUU) all'interno della riserva marina delle isole Pitcairn nell'arco di cinque anni.

Fig. 4. La visione artificiale monitora l'ambiente marino.

Supporto alla ricerca marina#

La tecnologia AI sta diventando uno strumento fondamentale per la ricerca marina e offre diverse funzionalità che migliorano notevolmente la nostra comprensione e gestione degli ecosistemi marini. Ecco alcuni dei principali modi in cui l'AI può supportare la ricerca marina:

• Valutazione della biodiversità: l'analisi di immagini e suoni basata sull'IA può identificare con precisione le specie marine a partire da fotografie, video e registrazioni acustiche. Questa tecnologia è essenziale per monitorare le popolazioni delle specie e valutare la biodiversità. L'IA può anche generare mappe dettagliate degli habitat marini, mettendo in evidenza le aree di importanza ecologica e individuando quelle che necessitano di interventi di conservazione.
• Miglioramento dei modelli predittivi: l'AI può utilizzare algoritmi di machine learning per creare modelli predittivi in grado di prevedere i cambiamenti negli ecosistemi marini. Questi modelli possono aiutare i ricercatori ad anticipare e mitigare gli effetti dei fattori di stress ambientale, come i cambiamenti climatici e l'inquinamento. The Ocean Cleanup, un'organizzazione senza scopo di lucro impegnata a rimuovere la plastica dagli oceani, ha collaborato con Deeper Insights per sviluppare un sistema AI avanzato che rileva e protegge la vita marina. Il sistema dovrebbe includere modelli di analisi predittiva per gli ecosistemi marini.

Nel complesso, l'IA contribuisce in modo significativo a migliorare gli interventi di conservazione, rendendo più efficienti ed efficaci l'elaborazione e la gestione dei dati. Automatizzando la raccolta e l'analisi dei dati ecologici, l'IA riduce il tempo necessario per trasformare i dati sul campo in informazioni utili. Questo consente ai responsabili della conservazione di prendere rapidamente decisioni informate, adeguare in tempo reale le azioni necessarie e allocare meglio le risorse.

Il peso dell'AI nel settore marittimo#

Nell'esaminare il ruolo dell'IA nel settore marittimo, è essenziale considerarne sia i vantaggi sia le sfide. Se da una parte l'IA offre un monitoraggio migliore, dati più accurati e pratiche sostenibili, dall'altra comporta costi elevati, preoccupazioni etiche e dipendenza dalla tecnologia. Analizziamo questi pro e contro per comprendere appieno l'impatto dell'IA sul settore marittimo.

Cominciamo da alcuni vantaggi fondamentali:

Monitoraggio e applicazione delle norme più efficaci#

• Tracciamento e conformità in tempo reale: l'IA può migliorare la capacità delle autorità di tracciare in tempo reale gli spostamenti delle imbarcazioni e monitorare il rispetto delle normative, compreso il rilevamento delle attività di pesca illegale.
• Analisi completa dei dati: l'AI può analizzare i dati provenienti da satelliti, droni e sensori più rapidamente e con maggiore precisione rispetto alle persone, garantendo una supervisione e una protezione ambientale approfondite.

Maggiore accuratezza dei dati e decisioni più efficaci#

• Elaborazione precisa dei dati: l'AI elabora grandi set di dati con elevata precisione, consentendo di raccogliere dati accurati, ridurre al minimo gli errori e garantire analisi affidabili per prendere decisioni informate.
• Modelli predittivi e supporto normativo: l'AI può analizzare le dinamiche delle popolazioni ittiche e i cambiamenti ambientali, fornendo stime accurate che aiutano a stabilire limiti di cattura sostenibili e a sviluppare strategie di conservazione efficaci. L'AI può prevedere le tendenze ambientali e, al contempo, contare con precisione le popolazioni ittiche, garantendo che le misure normative si basino su dati solidi. Questa duplice capacità migliora la nostra possibilità di gestire le risorse marine in modo sostenibile.
• Gestione proattiva: le informazioni generate dall'AI riducono gli errori umani e favoriscono decisioni proattive, consentendo interventi tempestivi basati su dati accurati e aggiornati e su analisi predittive.

Promozione di pratiche sostenibili#

• Ottimizzazione delle operazioni e riduzione delle catture accessorie: l'AI ottimizza le operazioni di pesca per ridurne l'impatto ambientale, prevedendo i momenti e i luoghi migliori per pescare, riducendo così al minimo le catture accessorie e garantendo attività di pesca più mirate e sostenibili.
• Sviluppo di tecnologie ecocompatibili: l'AI favorisce la creazione di metodi e tecnologie ecocompatibili, promuovendo pratiche di pesca efficienti e responsabili. Ciò include lo sviluppo di tecniche di acquacoltura di precisione e la promozione degli interventi di ripristino degli habitat per mantenere sani gli ecosistemi marini.

Questi vantaggi evidenziano il potenziale trasformativo dell'AI nel migliorare la sostenibilità e l'efficacia del settore marittimo. Tuttavia, l'implementazione della tecnologia AI presenta diverse sfide significative. Tra queste:

Elevati costi iniziali di implementazione#

• Requisiti di investimento: implementare la tecnologia AI nel settore marittimo richiede un investimento iniziale significativo in hardware, software e formazione. I costi iniziali possono essere proibitivi per le organizzazioni più piccole e i paesi in via di sviluppo, limitando l'adozione su larga scala.
• Sviluppo delle infrastrutture: realizzare le infrastrutture necessarie per l'AI, come i sistemi di raccolta dati, la connessione Internet ad alta velocità e la capacità di calcolo, aumenta l'onere finanziario. Questo può rappresentare un ostacolo significativo, soprattutto nelle aree remote o poco sviluppate.

Dipendenza dalla tecnologia e possibili guasti#

• Problemi di affidabilità: la dipendenza del settore marittimo dalla tecnologia AI comporta rischi legati a guasti o malfunzionamenti dei sistemi. I problemi tecnici possono causare gravi interruzioni operative e perdite finanziarie.
• Carenza di competenze: l'implementazione e la manutenzione dei sistemi AI richiedono conoscenze e competenze specialistiche. È necessario garantire formazione e aggiornamento continui, affinché il personale possa gestire e utilizzare efficacemente le tecnologie AI.
• Adattabilità: i rapidi progressi della tecnologia AI fanno sì che i sistemi possano diventare obsoleti in breve tempo. Sono necessari aggiornamenti e adattamenti continui per mantenere i sistemi AI pertinenti ed efficaci, un'attività che può richiedere molte risorse ed essere impegnativa.

Questioni etiche e di privacy#

• Privacy dei dati: i sistemi AI si basano su enormi quantità di dati, sollevando preoccupazioni sulla privacy e sulla sicurezza delle informazioni sensibili. Nel settore marittimo, possono sorgere problemi di privacy dei dati dalla raccolta e dall'utilizzo di dati sugli spostamenti delle imbarcazioni, sulle attività di pesca e sul monitoraggio ambientale. Per proteggere le persone, le aziende e le informazioni proprietarie, è fondamentale garantire che la raccolta e l'utilizzo dei dati rispettino le leggi e le normative sulla privacy. Anche se i dati sulla fauna selvatica possono essere pubblici, i dati operativi delle imbarcazioni e quelli relativi a specifiche pratiche di pesca possono essere sensibili e richiedono una gestione attenta.

Queste sfide evidenziano la necessità di pianificare e gestire con attenzione l'integrazione dell'AI nel settore marittimo, affinché abbia successo. Affrontare questi problemi è fondamentale per sfruttare appieno il potenziale dell'AI riducendo al minimo i rischi.

Il futuro dell'AI nel settore marittimo#

Imbarcazioni autonome#

Un'idea interessante, che potrebbe diventare realtà nel prossimo futuro, è lo sviluppo di imbarcazioni autonome basate sull'IA. Si tratta di sviluppare navi capaci di operare autonomamente, senza intervento umano, utilizzando sistemi di IA avanzati per la navigazione, il processo decisionale e le operazioni. Queste navi potrebbero trasformare i settori della navigazione e della pesca aumentando l'efficienza, riducendo l'errore umano e minimizzando l'impatto ambientale. Una delle aziende leader in questo progetto è Rolls-Royce, che fa progredire la tecnologia con il suo programma Ship Intelligence. Inoltre, ProMare, un'organizzazione non profit statunitense, ha avviato in collaborazione con IBM un progetto di nave autonoma chiamato "The Mayflower".

Fig. 5. Nave da ricerca autonoma «Mayflower».

Miglioramento del monitoraggio ambientale#

I progressi nei modelli di visione artificiale, come i modelli YOLO di Ultralytics, una famiglia di modelli per il rilevamento di oggetti in tempo reale, possono migliorare il monitoraggio degli ambienti marini. Questi progressi consentiranno di rilevare tempestivamente minacce ambientali, come la pesca illegale e l'inquinamento, e di intervenire in modo più efficace per proteggere gli ecosistemi marini.

Conclusione#

L'IA sta trasformando il settore marittimo, migliorando il monitoraggio, l'applicazione delle normative, la precisione dei dati e le pratiche sostenibili. Tecnologie come il tracciamento in tempo reale, l'analisi predittiva e modelli avanzati come YOLOv8 ci offrono informazioni più approfondite sugli ambienti marini.

Tuttavia, nell'adottare questi progressi tecnologici, è essenziale trovare un equilibrio con gli interventi di conservazione. Per gestire le risorse marine in modo sostenibile ed efficace e salvaguardare i nostri oceani per le generazioni future, è fondamentale assicurarsi che la tecnologia sostenga e migliori la conservazione senza causare danni. Questa sinergia tra AI e conservazione promette un futuro marittimo più sano.

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