ИИ в морской отрасли и природоохранной деятельности

Морская индустрия является краеугольным камнем мировой экономики, обеспечивая международную торговлю, продовольственную безопасность посредством коммерческого рыболовства и поддерживая миллионы рабочих мест по всему миру. Со временем эта отрасль значительно эволюционировала, интегрируя передовые технологии для повышения эффективности и устойчивости.

Первоначально усилия по охране морской среды были сосредоточены на базовых наблюдательных исследованиях. Со временем они продвинулись и стали включать сложные методы, такие как дистанционное зондирование, генетический анализ и моделирование экосистем. Усилия по сохранению расширились от простых охраняемых территорий до комплексного морского пространственного планирования, включающего создание морских охраняемых районов (MPA) и восстановление критически важных сред обитания. Сегодня искусственный интеллект (ИИ) используется для дальнейшего мониторинга и защиты морского биоразнообразия еще более эффективно.

ИИ может изменить рыбную промышленность, решив такие проблемы, как перелов рыбы, незаконный промысел и воздействие на окружающую среду. Кроме того, ИИ может играть решающую роль в усилиях по сохранению морской среды, от мониторинга подводных охраняемых районов до поддержки морских исследований. 

В этой статье рассматривается, как ИИ преобразует морскую индустрию, с акцентом на его влияние на рыболовный сектор и сохранение морской среды, освещая как преимущества, так и связанные с этим проблемы.

ИИ в рыболовной промышленности

Технологии всегда играли решающую роль в морской отрасли. От бортового оборудования, такого как радары, до разработки передовых навигационных систем, морской мир постоянно внедрял новые технологии для улучшения и оптимизации различных операций. Несмотря на эти достижения, отрасль по-прежнему сталкивается с рядом проблем. Итак, чем может помочь ИИ?

В этом разделе мы рассмотрим некоторые проблемы в рыбной промышленности и то, как технологии ИИ могут их решить. В настоящее время рыбная промышленность сталкивается со многими проблемами, в том числе:

Прилов

Прилов — это непреднамеренный отлов нецелевых видов, который может быть вредным для экосистем и расточительным. Согласно отчету о прилове, глобальный прилов может составлять 40% мирового улова, что составляет 63 миллиарда фунтов в год. Это огромное количество прилова может привести к гибели многих нецелевых видов, нарушая морские экосистемы и растрачивая ресурсы.

Использование моделей компьютерного зрения, таких как, например, Ultralytics YOLOv8, может помочь смягчить эту проблему. Интеграция этих моделей ИИ в камеры на рыболовных снастях может помочь идентифицировать и различать целевые и нецелевые виды в режиме реального времени. Эта технология может быть обучена для таких задач, как обнаружение объектов и сегментация, чтобы предоставлять рыбакам немедленную обратную связь, позволяя им изменять свои методы для уменьшения прилова.

‍

Оценка и управление запасами

Точная оценка рыбных запасов необходима для эффективного управления рыболовством, но традиционные методы часто медленны и неточны. Модели ИИ могут обрабатывать большие наборы данных из таких источников, как подводные дроны, гидролокаторы и дистанционное зондирование, чтобы предоставлять точные оценки популяций рыб. Это помогает устанавливать соответствующие лимиты вылова и более эффективно управлять запасами.

Еще один пример того, как модели, такие как YOLOv8, могут помочь в оценке и управлении запасами, — это отслеживание и подсчет популяций рыб в режиме реального времени. Анализируя подводные кадры, эти модели могут точно идентифицировать различные виды и подсчитывать их количество, предоставляя важные данные для управления рыбными запасами.

‍

Загрязнение пластиком

Загрязнение океана пластиком является одной из основных проблем, затрагивающих морскую жизнь, нанося значительный ущерб таким средам обитания, как коралловые рифы и луга морских водорослей, и нанося вред морским животным. Согласно отчету Surfers Against Sewage, благотворительной организации по охране морской среды, в океан ежегодно сбрасывается шокирующие 12 миллионов тонн пластика. 

ИИ может сыграть решающую роль в решении этой проблемы, быстро и с высокой точностью идентифицируя пластиковые объекты в океане, что позволяет своевременно проводить операции по очистке. Такой упреждающий подход может помочь смягчить воздействие на окружающую среду и более эффективно защитить морские экосистемы.

‍

ИИ и охрана морской среды

Охрана морской среды включает в себя защиту и сохранение океанических экосистем и морской жизни. Это охватывает множество аспектов и ролей, начиная от морских исследований и заканчивая восстановлением среды обитания, контролем загрязнения и защитой видов. Затронув роль ИИ в рыбной промышленности, давайте посмотрим, как ИИ может внести значительный вклад в охрану морской среды.

Мониторинг подводных охраняемых территорий

Технология ИИ меняет способы мониторинга подводных охраняемых территорий. С помощью автоматизированных систем на базе ИИ специалисты по охране морской среды могут собирать и анализировать данные более эффективно и точно, чем когда-либо прежде. Эти передовые инструменты позволяют нам отслеживать огромные океанические пространства с высоким разрешением, обрабатывая данные из удаленных источников, таких как датчики и спутники, с невероятной скоростью. 

Например, ИИ может быстро анализировать спутниковые снимки и данные датчиков для выявления закономерностей, указывающих на изменения окружающей среды или деятельность человека, такую как незаконный промысел или разливы нефти, которые могут нанести вред этим охраняемым районам и морской экосистеме в целом. Эта технология расширяет наши возможности по поддержанию здоровья морских охраняемых районов (MPA), позволяя своевременно принимать меры и повышать эффективность природоохранных мероприятий. Ocean Mind, некоммерческая организация, базирующаяся в Великобритании, успешно помогала выявлять потенциальные риски незаконного, незарегистрированного и нерегулируемого (ННН) рыболовства в морском заповеднике острова Питкэрн в течение пяти лет.

‍

Поддержка морских исследований

Технология ИИ становится важнейшим инструментом в морских исследованиях, предлагая ряд возможностей, которые значительно улучшают наше понимание и управление морскими экосистемами. Вот некоторые из ключевых способов, которыми ИИ может поддерживать морские исследования:

• Оценка биоразнообразия: Анализ изображений и звука на основе ИИ может точно идентифицировать морские виды по фотографиям, видео и акустическим записям. Эта технология необходима для отслеживания популяций видов и оценки биоразнообразия. ИИ также может создавать подробные карты морских местообитаний, выделяя области экологической важности и определяя регионы, требующие природоохранных мероприятий.

• Улучшение прогностических моделей: ИИ может использовать алгоритмы машинного обучения для создания прогностических моделей, которые могут прогнозировать изменения в морских экосистемах. Эти модели могут помочь исследователям предвидеть и смягчать последствия экологических стрессоров, таких как изменение климата и загрязнение. The Ocean Cleanup, некоммерческая организация, занимающаяся удалением пластика из океана, сотрудничает с Deeper Insights для разработки передовой системы ИИ для обнаружения и защиты морской жизни. Ожидается, что эта система будет включать модели прогнозной аналитики для морских экосистем.

В целом, ИИ вносит значительный вклад в повышение эффективности природоохранных мероприятий за счет повышения эффективности обработки и управления данными. Автоматизируя сбор и анализ экологических данных, ИИ сокращает время, необходимое для преобразования полевых данных в практически применимые сведения. Это позволяет менеджерам по охране природы быстро принимать обоснованные решения, адаптировать необходимые действия в режиме реального времени и лучше распределять ресурсы.

Вес ИИ в морской отрасли

Поскольку мы изучаем роль AI в морской отрасли, важно учитывать как его преимущества, так и проблемы. Хотя AI предлагает расширенный мониторинг, точность данных и устойчивые методы, он также сопряжен с высокими затратами, этическими проблемами и зависимостью от технологий. Давайте углубимся в эти плюсы и минусы, чтобы понять полное влияние AI на морской сектор.

Начнем с основных преимуществ:

Расширенный мониторинг и контроль

• Отслеживание и соблюдение требований в реальном времени: ИИ может расширить возможности властей по отслеживанию передвижения судов в реальном времени и мониторингу соблюдения нормативных требований, включая выявление незаконной рыболовной деятельности.
  ‍
• Комплексный анализ данных: ИИ может анализировать данные со спутников, дронов и датчиков быстрее и с большей точностью, чем люди, обеспечивая тщательный экологический надзор и защиту.

Повышение точности данных и улучшение принятия решений

• Прецизионная обработка данных (Precision data processing): ИИ обрабатывает большие наборы данных с высокой точностью, обеспечивая точный сбор данных, минимизируя ошибки и обеспечивая надежный анализ для принятия обоснованных решений.
  ‍
• Прогностические модели и нормативная поддержка: ИИ может анализировать динамику рыбных популяций и изменения окружающей среды, предоставляя точные оценки, чтобы помочь установить устойчивые лимиты вылова и разработать эффективные стратегии сохранения. В то время как ИИ может прогнозировать экологические тенденции, он также предлагает точные подсчеты популяций рыб, гарантируя, что нормативные меры основаны на достоверных данных. Эта двойная возможность расширяет нашу способность устойчиво управлять морскими ресурсами.
  ‍
• Проактивное управление: Аналитические данные, генерируемые ИИ, снижают количество человеческих ошибок и поддерживают принятие проактивных решений, позволяя своевременно принимать меры на основе точных, актуальных данных и прогнозного анализа.

Продвижение устойчивых практик

• Оптимизация операций и сокращение прилова: ИИ оптимизирует рыболовные операции для снижения воздействия на окружающую среду, прогнозируя оптимальное время и место для рыбной ловли, тем самым сводя к минимуму прилов и обеспечивая более целенаправленный и устойчивый улов.
  ‍
• Разработка экологически чистых технологий: ИИ поддерживает создание экологически чистых методов и технологий, поощряя эффективные и ответственные методы рыболовства. Это включает в себя разработку методов точного аквакультуры и содействие усилиям по восстановлению среды обитания для поддержания здоровых морских экосистем.

Эти преимущества подчеркивают преобразующий потенциал ИИ в повышении устойчивости и эффективности морской отрасли. Однако внедрение технологий ИИ сопряжено с рядом серьезных проблем. К ним относятся:

Высокие первоначальные затраты на внедрение

• Инвестиционные требования: Внедрение технологий ИИ в морской отрасли требует значительных первоначальных инвестиций в оборудование, программное обеспечение и обучение. Первоначальные затраты могут быть ограничивающими для небольших организаций и развивающихся стран, что ограничивает широкое распространение.
  ‍
• Развитие инфраструктуры: Создание необходимой инфраструктуры для ИИ, такой как системы сбора данных, высокоскоростной интернет и вычислительные мощности, увеличивает финансовую нагрузку. Это может быть серьезным препятствием, особенно в отдаленных или слаборазвитых регионах.

Зависимость от технологий и потенциальные сбои

• Проблемы с надежностью: Зависимость морской отрасли от технологий ИИ создает риски, связанные со сбоями или неисправностями системы. Технические сбои могут привести к значительным оперативным сбоям и финансовым потерям.
  ‍
• Нехватка квалификации: Внедрение и обслуживание систем искусственного интеллекта требуют специальных знаний и навыков. Существует потребность в непрерывном обучении и образовании, чтобы обеспечить эффективное управление и использование технологий искусственного интеллекта рабочей силой.
  ‍
• Адаптируемость: Быстрые достижения в технологии ИИ означают, что системы могут быстро устареть. Необходимы постоянные обновления и адаптации, чтобы системы ИИ оставались актуальными и эффективными, что может быть сложным и ресурсоемким.

Этические вопросы и вопросы конфиденциальности

• Конфиденциальность данных: Системы искусственного интеллекта полагаются на огромные объемы данных, что вызывает опасения по поводу конфиденциальности и безопасности конфиденциальной информации. В морской отрасли проблемы конфиденциальности данных могут возникать при сборе и использовании данных, связанных с передвижением судов, рыболовной деятельностью и мониторингом окружающей среды. Обеспечение соответствия сбора и использования данных законам и правилам о конфиденциальности имеет решающее значение для защиты отдельных лиц, компаний и конфиденциальной информации. Хотя данные о дикой природе могут быть общедоступными, оперативные данные с судов и конкретные методы рыболовства могут быть конфиденциальными и требовать осторожного обращения.

Эти проблемы подчеркивают необходимость тщательного планирования и управления для обеспечения успешной интеграции ИИ в морскую отрасль. Решение этих вопросов имеет решающее значение для использования всего потенциала ИИ при одновременном снижении рисков.

Будущее AI в морской отрасли

Автономные суда

Интересной идеей, которая может стать реальностью в ближайшем будущем, является разработка управляемых ИИ автономных судов. Это предполагает разработку судов, которые могут работать независимо без вмешательства человека, используя передовые системы ИИ для навигации, принятия решений и операций. Они обладают потенциалом изменить судоходную и рыболовную отрасли за счет повышения эффективности, снижения человеческих ошибок и минимизации воздействия на окружающую среду. Одной из ведущих компаний в этом проекте является Rolls-Royce, которая продвигает технологии через свою программу Ship Intelligence. Кроме того, ProMare, американская некоммерческая организация, инициировала независимый судовой проект под названием «Mayflower» в сотрудничестве с IBM.

‍

Улучшенный мониторинг окружающей среды

Усовершенствования в моделях компьютерного зрения, таких как YOLO (You Only Look Once) модели, современная технология обнаружения объектов с использованием ИИ, могут привести к улучшению мониторинга морской среды. Эти достижения позволят своевременно обнаруживать экологические угрозы, такие как незаконный вылов рыбы и загрязнение, что позволит более эффективно реагировать и защищать морские экосистемы.

Заключение

ИИ преобразовал морскую индустрию, улучшив мониторинг, правоприменение, точность данных и устойчивые методы. Такие технологии, как отслеживание в реальном времени, предиктивная аналитика и передовые модели, такие как YOLOv8, предоставили нам беспрецедентное понимание и контроль над морской средой. 

Однако, принимая эти технологические достижения, важно сбалансировать их с усилиями по сохранению. Обеспечение того, чтобы технологии поддерживали и улучшали сохранение, не причиняя вреда, имеет решающее значение для устойчивого и эффективного управления морскими ресурсами, защиты наших океанов для будущих поколений. Эта синергия между ИИ и сохранением обещает более здоровое морское будущее.

Интересуетесь достижениями в области компьютерного зрения? Присоединяйтесь к нашему сообществу и изучите нашу документацию Ultralytics или GitHub для получения последних обновлений. Чтобы узнать больше о приложениях ИИ, ознакомьтесь с другими решениями, такими как автономное вождение и здравоохранение.