ИИ в морской отрасли и природоохранной деятельности

Морская отрасль — краеугольный камень мировой экономики: она обеспечивает международную торговлю, продовольственную безопасность благодаря коммерческому рыболовству и миллионы рабочих мест по всему миру. Со временем эта отрасль значительно изменилась, внедрив передовые технологии для повышения эффективности и устойчивости.

Изначально усилия по охране морской среды были сосредоточены на простых наблюдательных исследованиях. Со временем к ним добавились сложные методы, такие как дистанционное зондирование, генетический анализ и моделирование экосистем. Природоохранная деятельность вышла за рамки создания простых охраняемых территорий и стала включать комплексное морское пространственное планирование, в том числе создание морских охраняемых территорий (MPA) и восстановление важных мест обитания. Сегодня для ещё более эффективного мониторинга и защиты морского биоразнообразия применяют искусственный интеллект (AI).

AI способен преобразовать рыболовную отрасль, помогая решать такие проблемы, как чрезмерный вылов, незаконный промысел и воздействие на окружающую среду. Кроме того, AI может играть ключевую роль в охране морской среды — от мониторинга подводных охраняемых территорий до поддержки морских исследований.

В этой статье рассматривается, как AI меняет морскую отрасль, в частности рыболовный сектор и охрану морской среды, а также освещаются связанные с этим преимущества и проблемы.

AI в рыболовной отрасли#

Технологии всегда играли важную роль в морской отрасли. От бортового оборудования, например радаров, до разработки передовых навигационных систем — морская отрасль постоянно внедряет новые технологии, чтобы совершенствовать и оптимизировать различные процессы. Несмотря на этот прогресс, отрасль по-прежнему сталкивается с рядом проблем. Как здесь может помочь AI?

В этом разделе мы рассмотрим некоторые проблемы рыболовной отрасли и то, как технологии AI помогают их решать. Сегодня рыболовная отрасль сталкивается со множеством проблем, включая:

Прилов#

Прилов — это случайная поимка видов, не являющихся целью промысла; он наносит вред экосистемам и приводит к нерациональному использованию ресурсов. Согласно отчёту о прилове, на мировой прилов может приходиться 40% всего улова, или 63 миллиарда фунтов в год. Такой огромный объём прилова может привести к гибели множества нецелевых видов, нарушая морские экосистемы и приводя к растрате ресурсов.

Использование моделей компьютерного зрения, например Ultralytics YOLOv8, может помочь смягчить эту проблему. Интеграция таких моделей AI с камерами на рыболовных снастях позволяет в реальном времени распознавать и различать целевые и нецелевые виды. Эту технологию можно обучить таким задачам, как обнаружение объектов и сегментация, чтобы сразу передавать рыбакам информацию и помогать им менять методы лова, сокращая прилов.

Рис. 1. Модель Ultralytics YOLOv8 распознаёт различные виды морских животных.

Оценка запасов и управление ими#

Точная оценка рыбных запасов необходима для эффективного управления рыболовством, однако традиционные методы зачастую медленны и неточны. Модели AI могут обрабатывать большие массивы данных, поступающие, например, с подводных дронов, гидролокаторов и систем дистанционного зондирования, чтобы точно оценивать численность рыб. Это помогает устанавливать подходящие лимиты вылова и эффективнее управлять запасами.

Ещё один пример того, как модели вроде YOLOv8 помогают оценивать запасы и управлять ими, — отслеживание и подсчёт численности рыб в реальном времени. Анализируя подводные видеозаписи, такие модели могут точно распознавать разные виды и подсчитывать их, предоставляя важные данные для управления рыбными запасами.

Рис. 2. Отслеживание и подсчёт рыб с помощью YOLOv8.

Загрязнение пластиком#

Загрязнение океана пластиком — одна из серьёзнейших проблем, влияющих на морскую жизнь: оно наносит значительный ущерб таким местам обитания, как коралловые рифы и заросли морской травы, и вредит морским животным. Согласно отчёту Surfers Against Sewage, благотворительной организации по охране морской среды, каждый год в океан сбрасывают шокирующие 12 миллионов тонн пластика.

AI может сыграть ключевую роль в решении этой проблемы: он способен быстро и с высокой точностью обнаруживать пластиковые предметы в океане, позволяя своевременно проводить уборку. Такой проактивный подход помогает снизить воздействие на окружающую среду и эффективнее защищать морские экосистемы.

Рис. 3. Компьютерное зрение обнаруживает загрязнение пластиком.

AI и охрана морской среды#

Охрана морской среды подразумевает защиту и сохранение океанических экосистем и морской жизни. Она включает множество аспектов и направлений — от морских исследований до восстановления мест обитания, борьбы с загрязнением и защиты видов. Теперь, когда мы рассмотрели роль AI в рыболовной отрасли, давай посмотрим, как AI может внести значительный вклад в охрану морской среды.

Мониторинг подводных охраняемых территорий#

Технологии AI меняют подход к мониторингу подводных охраняемых территорий. С помощью автоматизированных систем на основе AI специалисты по охране морской среды могут собирать и анализировать данные эффективнее и точнее, чем когда-либо прежде. Эти передовые инструменты позволяют с высоким разрешением наблюдать за обширными океаническими пространствами и с невероятной скоростью обрабатывать данные из удалённых источников, например с датчиков и спутников.

Например, AI может быстро анализировать спутниковые снимки и данные датчиков, выявляя закономерности, которые указывают на изменения окружающей среды или деятельность человека — например, незаконный промысел или разливы нефти, способные навредить этим охраняемым территориям и морской экосистеме в целом. Эта технология повышает нашу способность поддерживать благополучие морских охраняемых территорий (MPA), позволяя своевременно принимать меры и эффективнее вести природоохранную деятельность. Ocean Mind, британская некоммерческая организация, в течение пяти лет успешно помогала выявлять потенциальные риски незаконного, несообщаемого и нерегулируемого промысла (IUU) в морском заповеднике острова Питкэрн.

Рис. 4. Компьютерное зрение отслеживает состояние морской среды.

Поддержка морских исследований#

Технологии AI становятся важнейшим инструментом морских исследований: они предлагают широкий спектр возможностей, значительно расширяющих наши знания о морских экосистемах и помогающих лучше управлять ими. Вот несколько основных способов, которыми AI поддерживает морские исследования:

• Оценка биоразнообразия: Анализ изображений и звуков на основе AI позволяет точно распознавать морские виды по фотографиям, видео и акустическим записям. Эта технология необходима для отслеживания численности видов и оценки биоразнообразия. AI также может создавать подробные карты морских местообитаний, выделяя экологически важные зоны и определяя территории, которым нужны природоохранные меры.

• Усовершенствование прогностических моделей: AI может использовать алгоритмы машинного обучения для создания прогностических моделей, позволяющих прогнозировать изменения морских экосистем. Эти модели помогают исследователям предвидеть и смягчать последствия факторов экологического стресса, таких как изменение климата и загрязнение. The Ocean Cleanup, некоммерческая организация, занимающаяся удалением пластика из океана, объединилась с Deeper Insights для разработки передовой системы AI, предназначенной для обнаружения и защиты морской жизни. Предполагается, что эта система будет включать модели прогнозной аналитики для морских экосистем.

В целом AI вносит значительный вклад в природоохранную деятельность, повышая эффективность обработки данных и управления ими. Автоматизируя сбор и анализ экологических данных, AI сокращает время, необходимое для преобразования полевых данных в полезные выводы. Благодаря этому специалисты по охране природы могут быстрее принимать обоснованные решения, своевременно корректировать необходимые действия и эффективнее распределять ресурсы.

Значение AI для морской отрасли#

Рассматривая роль AI в морской отрасли, важно учитывать как преимущества, так и проблемы. AI расширяет возможности мониторинга, повышает точность данных и способствует устойчивым практикам, но также связан с высокими затратами, этическими вопросами и зависимостью от технологий. Давай разберём эти плюсы и минусы, чтобы понять, как AI влияет на морской сектор в целом.

Начнём с основных преимуществ:

Улучшение мониторинга и контроля за соблюдением правил#

• Отслеживание в реальном времени и соблюдение требований: AI расширяет возможности органов власти по отслеживанию перемещения судов в реальном времени и контролю соблюдения нормативных требований, в том числе помогает обнаруживать незаконный промысел.
• Комплексный анализ данных: AI анализирует данные со спутников, дронов и датчиков быстрее и точнее, чем люди, обеспечивая всесторонний экологический контроль и защиту.

Повышение точности данных и качества принятия решений#

• Точная обработка данных: AI обрабатывает большие массивы данных с высокой точностью, обеспечивая корректный сбор данных, сводя ошибки к минимуму и позволяя получать надёжные результаты анализа для принятия обоснованных решений.
• Прогностические модели и поддержка регулирования: AI может анализировать динамику популяций рыб и изменения окружающей среды, предоставляя точные оценки, которые помогают устанавливать устойчивые лимиты вылова и разрабатывать эффективные природоохранные стратегии. AI способен не только прогнозировать экологические тенденции, но и точно подсчитывать численность рыб, чтобы меры регулирования основывались на надёжных данных. Эта двойная возможность расширяет наши способности устойчиво управлять морскими ресурсами.
• Проактивное управление: Выводы, полученные с помощью AI, помогают снизить влияние человеческого фактора и принимать решения на опережение, позволяя своевременно вмешиваться на основе точных, актуальных данных и прогнозного анализа.

Содействие устойчивым практикам#

• Оптимизация промысла и сокращение прилова: AI оптимизирует рыболовные операции, снижая их воздействие на окружающую среду: прогнозирует оптимальное время и места для лова, тем самым сводит прилов к минимуму и обеспечивает более целевой и устойчивый вылов.
• Разработка экологичных технологий: AI поддерживает создание экологичных методов и технологий, способствуя эффективному и ответственному рыболовству. Это включает разработку методов точной аквакультуры и содействие восстановлению мест обитания, чтобы поддерживать здоровье морских экосистем.

Эти преимущества показывают, как AI может преобразовать морскую отрасль, сделав её более устойчивой и эффективной. Однако внедрение технологий AI сопряжено с рядом серьёзных проблем. К ним относятся:

Высокие первоначальные затраты на внедрение#

• Необходимые инвестиции: Внедрение технологий AI в морской отрасли требует значительных первоначальных вложений в оборудование, программное обеспечение и обучение. Такие расходы могут быть неподъёмными для небольших организаций и развивающихся стран, ограничивая широкое распространение технологий.
• Развитие инфраструктуры: Создание необходимой для AI инфраструктуры, например систем сбора данных, высокоскоростного интернета и вычислительных мощностей, увеличивает финансовую нагрузку. Это может стать серьёзным препятствием, особенно в отдалённых или слаборазвитых регионах.

Зависимость от технологий и риск сбоев#

• Проблемы надёжности: Зависимость морской отрасли от технологий AI создаёт риски, связанные со сбоями и неисправностями систем. Технические неполадки могут привести к серьёзным перебоям в работе и финансовым потерям.
• Нехватка навыков: Для внедрения и обслуживания систем AI нужны специальные знания и навыки. Необходимо постоянно обучать и повышать квалификацию сотрудников, чтобы они могли эффективно управлять технологиями AI и использовать их.
• Адаптивность: Из-за быстрого развития технологий AI системы могут быстро устаревать. Чтобы они оставались актуальными и эффективными, необходимы регулярные обновления и адаптация, что может быть непросто и требовать значительных ресурсов.

Этические вопросы и проблемы конфиденциальности#

• Конфиденциальность данных: Системы AI используют огромные объёмы данных, что вызывает опасения по поводу конфиденциальности и безопасности чувствительной информации. В морской отрасли проблемы с конфиденциальностью данных могут возникать при сборе и использовании сведений о перемещении судов, рыболовной деятельности и мониторинге окружающей среды. Чтобы защитить людей, компании и конфиденциальную информацию, крайне важно обеспечить соответствие сбора и использования данных законам и нормативным требованиям о конфиденциальности. Данные о дикой природе могут быть общедоступными, но операционные данные о судах и конкретных методах лова могут быть чувствительными и требуют осторожного обращения.

Эти проблемы показывают, что для успешной интеграции AI в морскую отрасль необходимы тщательное планирование и управление. Решать их крайне важно, чтобы в полной мере использовать потенциал AI и одновременно снижать риски.

Будущее AI в морской отрасли#

Автономные суда#

Одна из интересных идей, которая может стать реальностью в ближайшем будущем, — разработка автономных судов под управлением AI. Это предполагает создание кораблей, способных работать самостоятельно, без участия человека, используя передовые системы AI для навигации, принятия решений и выполнения операций. Такие суда способны преобразовать судоходство и рыболовную отрасль: повысить эффективность, сократить число ошибок, вызванных человеческим фактором, и минимизировать воздействие на окружающую среду. Одна из ведущих компаний в этом проекте — Rolls-Royce, которая развивает технологии в рамках своей программы Ship Intelligence. Кроме того, ProMare, американская некоммерческая организация, начала независимый проект по созданию корабля под названием «The Mayflower» в сотрудничестве с IBM.

Рис. 5. Автономное исследовательское судно «Mayflower».

Улучшение мониторинга окружающей среды#

Развитие моделей компьютерного зрения, например моделей YOLO (You Only Look Once) — передовой технологии AI для обнаружения объектов, — может улучшить мониторинг морской среды. Благодаря этому можно будет своевременно выявлять экологические угрозы, такие как незаконный промысел и загрязнение, и эффективнее реагировать на них, защищая морские экосистемы.

Заключение#

AI преобразовал морскую отрасль, улучшив мониторинг, контроль за соблюдением правил, точность данных и устойчивые практики. Такие технологии, как отслеживание в реальном времени, прогнозная аналитика и передовые модели, например YOLOv8, дали нам беспрецедентные возможности получать сведения о морской среде и контролировать её.

Однако, внедряя эти технологические новшества, важно сочетать их с природоохранной деятельностью. Чтобы устойчиво и эффективно управлять морскими ресурсами и сохранить океаны для будущих поколений, крайне важно обеспечить, чтобы технологии поддерживали охрану природы и помогали ей, не причиняя вреда. Такое взаимодействие AI и природоохранной деятельности обещает более благополучное будущее морской отрасли.

Интересуешься достижениями в области компьютерного зрения? Присоединяйся к нашему сообществу и изучай документацию Ultralytics или GitHub, чтобы быть в курсе последних новостей. Больше решений с применением AI ты найдёшь в разделах «Беспилотные автомобили» и «Здравоохранение».