ИИ в морской индустрии и природоохранной деятельности

Морская индустрия является краеугольным камнем мировой экономики, способствуя международной торговле, обеспечивая продовольственную безопасность за счет коммерческого рыболовства и поддерживая миллионы рабочих мест по всему миру. С течением времени эта отрасль претерпела значительные изменения, внедряя передовые технологии для повышения эффективности и устойчивости.

Изначально усилия по сохранению морской среды были направлены на проведение базовых наблюдательных исследований. Со временем они стали включать такие сложные методы, как дистанционное зондирование, генетический анализ и моделирование экосистем. Усилия по сохранению природы расширились от простых охраняемых территорий до комплексного морского пространственного планирования, включающего создание морских охраняемых зон (МОР) и восстановление важнейших мест обитания. Сегодня искусственный интеллект (ИИ) используется для дальнейшего мониторинга и еще более эффективной защиты морского биоразнообразия.

ИИ способен перестроить рыболовную отрасль, решив такие проблемы, как перелов рыбы, незаконный промысел и воздействие на окружающую среду. Кроме того, ИИ может сыграть решающую роль в усилиях по сохранению морской среды - от мониторинга подводных заповедных зон до поддержки морских исследований. 

В этой статье рассматривается, как искусственный интеллект преобразует морскую индустрию, уделяя особое внимание его влиянию на рыболовный сектор и охрану морской среды, подчеркивая как преимущества, так и проблемы.

ИИ в рыбной промышленности

Технологии всегда играли важнейшую роль в морской индустрии. От бортового оборудования, такого как радары, до разработки передовых навигационных систем - морской мир постоянно использует новые технологии для улучшения и оптимизации различных операций. Несмотря на эти достижения, отрасль по-прежнему сталкивается с рядом проблем. Как же может помочь искусственный интеллект?

В этом разделе мы расскажем о некоторых проблемах в рыболовной отрасли и о том, как технологии искусственного интеллекта могут их решить. В настоящее время рыболовная отрасль сталкивается со многими проблемами, в том числе:

Прилов

Прилов - это непреднамеренный вылов непромысловых видов, который может быть вреден для экосистем и расточителен. Согласно отчету о прилове, глобальный прилов может составлять 40 % мирового улова, в общей сложности 63 миллиарда фунтов в год. Такой огромный объем прилова может привести к гибели многих непромысловых видов, нарушению морских экосистем и напрасной трате ресурсов.

Использование моделей компьютерного зрения, таких как Ultralytics YOLOv8, например, может помочь смягчить эту проблему. Интеграция этих моделей искусственного интеллекта в камеры на рыболовных снастях поможет идентифицировать и различать целевые и нецелевые виды в режиме реального времени. Эту технологию можно обучить таким задачам, как обнаружение и сегментация объектов, чтобы обеспечить немедленную обратную связь с рыбаками, что позволит им изменить свои методы для сокращения прилова.

‍

Оценка запасов и управление ими

Точная оценка рыбных запасов необходима для эффективного управления рыболовством, однако традиционные методы зачастую медленны и неточны. Модели искусственного интеллекта могут обрабатывать большие массивы данных из таких источников, как подводные дроны, гидролокаторы и дистанционное зондирование, чтобы получить точные оценки рыбных популяций. Это помогает устанавливать соответствующие ограничения на вылов и более эффективно управлять запасами.

Еще один пример того, как модели, подобные YOLOv8, могут помочь в оценке запасов и управлении ими, - это отслеживание и подсчет популяций рыб в режиме реального времени. Анализируя подводные кадры, эти модели могут точно идентифицировать различные виды и подсчитывать их численность, предоставляя важнейшие данные для управления рыбными запасами.

‍

Загрязнение пластиком

Загрязнение океана пластиком - одна из главных проблем, влияющих на морскую жизнь, наносящая значительный ущерб таким средам обитания, как коралловые рифы и заросли морской травы, и причиняющая вред морским животным. Согласно отчету благотворительной организации Surfers Against Sewage, занимающейся охраной морской среды, ежегодно в океан выбрасывается 12 миллионов тонн пластика. 

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

‍

Искусственный интеллект и сохранение морской среды

Сохранение морской среды подразумевает защиту и сохранение океанических экосистем и морской жизни. Это включает в себя множество аспектов и функций - от морских исследований до восстановления среды обитания, борьбы с загрязнением и защиты видов. Затронув тему роли ИИ в рыболовной отрасли, давайте рассмотрим, как ИИ может внести существенный вклад в сохранение морской среды.

Мониторинг подводных охраняемых территорий

Технология искусственного интеллекта меняет способы мониторинга подводных охраняемых территорий. С помощью автоматизированных систем, управляемых ИИ, специалисты по сохранению морской среды могут собирать и анализировать данные эффективнее и точнее, чем когда-либо прежде. Эти передовые инструменты позволяют нам вести мониторинг огромных океанских пространств 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, чтобы выявить закономерности, указывающие на изменения в окружающей среде или деятельность человека, например незаконный лов рыбы или разливы нефти, которые могут нанести вред этим охраняемым территориям и морской экосистеме в целом. Эта технология расширяет наши возможности по поддержанию здоровья морских охраняемых территорий (ОМР), позволяя своевременно принимать меры и повышать эффективность природоохранных мероприятий. Некоммерческая организация Ocean Mind, расположенная в Великобритании, в течение пяти лет успешно помогала выявлять потенциальные риски незаконного, несообщаемого и нерегулируемого промысла (ННН) в морском заповеднике острова Питкэрн.

‍

Поддержка морских исследований

Технология искусственного интеллекта становится важнейшим инструментом в морских исследованиях, предлагая целый ряд возможностей, которые значительно улучшают наше понимание и управление морскими экосистемами. Вот некоторые из основных способов, с помощью которых ИИ может оказать поддержку морским исследованиям:

• Оценка биоразнообразия: Анализ изображений и звуков с помощью искусственного интеллекта позволяет 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 морской среды обитания, выделяя экологически важные области и определяя регионы, требующие усилий по сохранению.

• Совершенствование прогностических моделей: ИИ может использовать алгоритмы машинного обучения для создания прогностических моделей, позволяющих прогнозировать изменения в морских экосистемах. Эти модели могут помочь исследователям предвидеть и смягчить последствия экологических стрессов, таких как изменение климата и загрязнение. Некоммерческая организация The Ocean Cleanup, занимающаяся очисткой океана от пластика, в партнерстве с Deeper Insights разработала передовую систему искусственного интеллекта для обнаружения и защиты морских обитателей. Ожидается, что эта система будет включать в себя модели предиктивной аналитики для морских экосистем.

В целом ИИ вносит значительный вклад в усилия по сохранению природы, повышая эффективность и результативность обработки данных и управления ими. Автоматизируя сбор и анализ экологических данных, ИИ сокращает время, необходимое для превращения полевых данных в практические выводы. Это позволяет руководителям природоохранных служб быстро принимать обоснованные решения, адаптировать необходимые действия в режиме реального времени и более эффективно распределять ресурсы.

Значение искусственного интеллекта в морской отрасли

Изучая роль искусственного интеллекта в морской отрасли, необходимо рассмотреть как его преимущества, так и проблемы. Хотя ИИ предлагает расширенный мониторинг, точность данных и устойчивые практики, он также связан с высокими затратами, этическими проблемами и зависимостью от технологий. Давайте разберемся в этих плюсах и минусах, чтобы понять все влияние ИИ на морскую отрасль.

Давайте начнем с основных преимуществ:

Усиленный мониторинг и обеспечение соблюдения

• Отслеживание в режиме реального времени и соблюдение правил: ИИ может расширить возможности властей по отслеживанию перемещений судов в режиме реального времени и контролю за соблюдением правил, включая выявление незаконной рыболовной деятельности.
  ‍
• Комплексный анализ данных: ИИ может анализировать данные со спутников, беспилотников и датчиков быстрее и с большей точностью, чем человек, обеспечивая тщательный контроль и защиту окружающей среды.

Повышение точности данных и принятие решений

• Точная обработка данных: ИИ обрабатывает большие массивы данных с высокой точностью, обеспечивая точный сбор данных, минимизируя ошибки и обеспечивая надежный анализ для принятия обоснованных решений.
  ‍
• Прогнозные модели и нормативная поддержка: ИИ может анализировать динамику популяций рыб и изменения окружающей среды, предоставляя точные оценки для установления устойчивых лимитов вылова и разработки эффективных стратегий сохранения. Хотя ИИ может предсказывать экологические тенденции, он также предлагает точные подсчеты популяций рыб, обеспечивая, чтобы меры регулирования основывались на надежных данных. Такая двойная способность повышает нашу способность рационально использовать морские ресурсы.
  ‍
• Проактивное управление: Генерируемые искусственным интеллектом сведения уменьшают количество человеческих ошибок и поддерживают проактивное принятие решений, позволяя своевременно принимать меры на основе точных, актуальных данных и прогностического 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 промысла, тем самым минимизируя прилов и обеспечивая более целенаправленный и устойчивый промысел.
  ‍
• Развитие экологически чистых технологий: МА поддерживает создание экологически чистых методов и технологий, поощряющих эффективную и ответственную практику рыболовства. Это включает в себя разработку точных методов аквакультуры и содействие восстановлению среды обитания для поддержания здоровых морских экосистем.

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

Высокие первоначальные затраты на внедрение

• Требования к инвестициям: Внедрение технологии ИИ в морской отрасли требует значительных первоначальных инвестиций в оборудование, программное обеспечение и обучение. Первоначальные затраты могут оказаться непосильными для небольших организаций и развивающихся стран, что ограничивает их широкое внедрение.
  ‍
• Развитие инфраструктуры: Создание необходимой инфраструктуры для ИИ, такой как системы сбора данных, высокоскоростной интернет и вычислительные мощности, увеличивает финансовое бремя. Это может стать серьезным препятствием, особенно в отдаленных или слаборазвитых регионах.

Зависимость от технологий и возможные сбои

• Вопросы надежности: Зависимость морской отрасли от технологий искусственного интеллекта создает риски, связанные с отказами и сбоями в работе систем. Технические неполадки могут привести к значительным сбоям в работе и финансовым потерям.
  ‍
• Нехватка навыков: Внедрение и обслуживание систем ИИ требует специальных знаний и навыков. Необходимо постоянно проводить обучение и тренинги, чтобы персонал мог эффективно управлять технологиями ИИ и использовать их.
  ‍
• Адаптивность: Быстрое развитие технологий ИИ приводит к тому, что системы могут быстро устаревать. Для поддержания актуальности и эффективности систем ИИ необходимы постоянные обновления и адаптации, что может быть сложной и ресурсоемкой задачей.

Этические проблемы и проблемы конфиденциальности

• Конфиденциальность данных: Системы искусственного интеллекта опираются на огромные объемы данных, что вызывает опасения по поводу конфиденциальности и безопасности конфиденциальной информации. В морской отрасли вопросы конфиденциальности данных могут возникать в связи со сбором и использованием данных, связанных с движением судов, рыболовством и мониторингом окружающей среды. Обеспечение того, чтобы сбор и использование данных соответствовали законам и нормам о конфиденциальности, имеет решающее значение для защиты отдельных лиц, компаний и служебной информации. В то время как данные о дикой природе могут быть общедоступными, оперативные данные о судах и конкретной промысловой практике могут быть конфиденциальными и требуют 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 искусственного интеллекта в морской индустрии

Автономные суда

Интересная идея, которая может стать реальностью в ближайшем будущем, - разработка автономных судов, управляемых искусственным интеллектом. Речь идет о создании судов, способных работать самостоятельно, без вмешательства человека, используя передовые системы искусственного интеллекта для навигации, принятия решений и управления. Они способны изменить судоходную и рыболовную отрасли, повысив эффективность, сократив количество человеческих ошибок и минимизировав воздействие на окружающую среду. Одной из ведущих компаний в этом проекте является Rolls-Royce, которая развивает технологию в рамках своей программы Ship Intelligence. Кроме того, американская некоммерческая организация ProMare в сотрудничестве с IBM инициировала проект независимого судна под названием "Мэйфлауэр".

‍

Улучшенный экологический мониторинг

Достижения в области моделей компьютерного зрения, таких как модели YOLO (You Only Look Once) - современная технология обнаружения объектов с помощью искусственного интеллекта, - могут привести к улучшению мониторинга морской среды. Эти достижения позволят своевременно обнаруживать экологические угрозы, такие как незаконный лов рыбы и загрязнение, что позволит более эффективно реагировать и защищать морские экосистемы.

Заключение

ИИ изменил морскую индустрию, улучшив мониторинг, правоприменение, точность данных и устойчивые практики. Такие технологии, как отслеживание в режиме реального времени, предиктивная аналитика и передовые модели, подобные YOLOv8, позволили нам получить беспрецедентные сведения и контроль над морской средой. 

Однако, принимая эти технологические достижения, необходимо сочетать их с усилиями по охране природы. Обеспечение того, чтобы технологии поддерживали и укрепляли охрану природы, не причиняя вреда, имеет решающее значение для устойчивого и эффективного управления морскими ресурсами, сохраняя наши океаны для будущих поколений. Такая синергия между искусственным интеллектом и охраной природы обещает более здоровое морское будущее.

Вам интересно узнать о достижениях в области компьютерного зрения? Присоединяйтесь к нашему сообществу и изучайте наши документы Ultralytics Docs или GitHub, чтобы узнать о последних обновлениях. Чтобы узнать больше о применении искусственного интеллекта, ознакомьтесь с такими решениями, как "Самостоятельное вождение" и "Здравоохранение".