Denizcilik endüstrisinde ve koruma çalışmalarında yapay zeka

Denizcilik endüstrisi, uluslararası ticareti kolaylaştıran, ticari balıkçılık yoluyla gıda güvenliğini sağlayan ve dünya çapında milyonlarca işi destekleyen küresel ekonominin temel taşıdır. Zamanla, bu endüstri verimliliği ve sürdürülebilirliği artırmak için gelişmiş teknolojileri entegre ederek önemli ölçüde gelişmiştir.

Denizcilik koruma çalışmaları Başlangıçta temel gözlemsel çalışmalara odaklanmıştır. Zamanla, uzaktan algılama, genetik analiz ve ekosistem modelleme gibi gelişmiş yöntemleri içerecek şekilde ilerlemiştir. Koruma çalışmaları, basit korunan alanlardan kapsamlı deniz alanı planlamasına kadar genişlemiş, deniz koruma alanlarının (DKA'lar) oluşturulmasını ve kritik habitatların restorasyonunu içermiştir. Günümüzde, Yapay Zeka (YZ), deniz biyoçeşitliliğini daha da etkili bir şekilde izlemek ve korumak için kullanılmaktadır.

Yapay zeka, aşırı avlanma, yasa dışı avlanma ve çevresel etkiler gibi zorlukların üstesinden gelerek balıkçılık endüstrisini yeniden şekillendirme potansiyeline sahiptir. Ek olarak, yapay zeka, su altı koruma alanlarını izlemekten deniz araştırmalarını desteklemeye kadar denizcilik koruma çalışmalarında önemli bir rol oynayabilir. 

Bu makale, yapay zekanın denizcilik endüstrisini nasıl dönüştürdüğünü, balıkçılık sektörü ve denizcilik koruması üzerindeki etkisine odaklanarak, ilgili faydaları ve zorlukları vurgulayarak incelemektedir.

Balıkçılık endüstrisinde yapay zeka

Teknoloji, denizcilik endüstrisinde her zaman önemli bir rol oynamıştır. Radarlar gibi gemi içi ekipmanlardan gelişmiş navigasyon sistemlerinin geliştirilmesine kadar, denizcilik dünyası çeşitli operasyonları iyileştirmek ve kolaylaştırmak için sürekli olarak yeni teknolojileri benimsemiştir. Bu gelişmelere rağmen, endüstri hala çeşitli zorluklarla karşı karşıyadır. Peki, yapay zeka nasıl yardımcı olabilir?

Bu bölümde, balıkçılık endüstrisindeki bazı zorlukları ve yapay zeka teknolojilerinin bunları nasıl çözebileceğini ele alacağız. Şu anda, balıkçılık endüstrisi aşağıdakiler de dahil olmak üzere birçok sorunla karşı karşıyadır:

Yan av

Yan av, ekosistemlere zararlı olabilen ve israf yaratabilen hedef dışı türlerin kasıtsız olarak yakalanmasıdır. Bir yan av raporuna göre, küresel yan av, dünya avının %40'ına ulaşabilir ve yılda toplam 63 milyar poundu bulabilir. Bu muazzam miktardaki yan av, birçok hedef dışı türün ölümüne yol açabilir, deniz ekosistemlerini bozabilir ve kaynakları israf edebilir.

gibi bilgisayarla görme modellerinin kullanılması Ultralytics YOLOv8örneğin, bu sorunu hafifletmeye yardımcı olabilir. Bu yapay zeka modellerinin balıkçılık teçhizatındaki kameralara entegre edilmesi, hedef ve hedef olmayan türlerin gerçek zamanlı olarak belirlenmesine ve ayırt edilmesine yardımcı olabilir. Bu teknoloji, balıkçılara anında geri bildirim sağlamak için nesne algılama ve segmentasyon gibi görevler için eğitilebilir ve böylece balıkçıların hedef dışı avı azaltmak için yöntemlerini değiştirmelerine olanak tanıyabilir.

‍

Stok değerlendirmesi ve yönetimi

Balık stokunun doğru değerlendirilmesi, etkili balıkçılık yönetimi için gereklidir, ancak geleneksel yöntemler genellikle yavaş ve kesin değildir. Yapay zeka modelleri, balık popülasyonlarının doğru tahminlerini sağlamak için su altı dronları, sonar ve uzaktan algılama gibi kaynaklardan gelen büyük veri kümelerini işleyebilir. Bu, uygun avlanma sınırlarının belirlenmesine ve stokların daha etkili bir şekilde yönetilmesine yardımcı olur.

gibi modellerin nasıl kullanıldığına dair bir başka örnek YOLOv8 balık popülasyonlarını gerçek zamanlı olarak izleyerek ve sayarak stok değerlendirmesine ve yönetimine yardımcı olabilir. Bu modeller su altı görüntülerini analiz ederek farklı türleri doğru bir şekilde tanımlayabilir ve sayılarını sayarak balık stoklarının yönetimi için kritik veriler sağlayabilir.

‍

Plastik kirliliği

Okyanustaki plastik kirliliği, mercan resifleri ve deniz çayırı yatakları gibi habitatlara önemli zarar veren ve deniz hayvanlarına zarar veren deniz yaşamını etkileyen en büyük sorunlardan biridir. Bir deniz koruma yardım kuruluşu olan Surfers Against Sewage tarafından hazırlanan bir raporda, şok edici bir şekilde her yıl 12 milyon ton plastiğin okyanusa döküldüğü belirtilmektedir. 

Yapay zeka, okyanustaki plastik nesneleri yüksek hassasiyetle hızla tanımlayarak bu sorunun ele alınmasında önemli bir rol oynayabilir ve zamanında temizleme operasyonlarına olanak tanır. Bu proaktif yaklaşım, çevresel etkiyi azaltmaya ve deniz ekosistemlerini daha etkili bir şekilde korumaya yardımcı olabilir.

‍

Yapay zeka ve denizlerin korunması

Denizlerin korunması, okyanus ekosistemlerinin ve deniz yaşamının korunmasını ve muhafaza edilmesini içerir. Bu, deniz araştırmalarından habitat restorasyonuna, kirlilik kontrolüne ve türlerin korunmasına kadar birçok farklı yön ve rolü içerir. Yapay zekanın balıkçılık endüstrisindeki rolüne değinmişken, yapay zekanın denizlerin korunmasına nasıl önemli ölçüde katkıda bulunabileceğine bir göz atalım.

Sualtı koruma alanlarının izlenmesi

Yapay zeka teknolojisi, sualtı koruma alanlarını izleme şeklimizi dönüştürüyor. Yapay zeka güdümlü otomatik sistemler sayesinde, deniz korumacılar verileri eskisinden daha verimli ve doğru bir şekilde toplayıp analiz edebilirler. Bu gelişmiş araçlar, sensörler ve uydular gibi uzak kaynaklardan gelen verileri inanılmaz hızlarda işleyerek, geniş okyanus alanlarını yüksek çözünürlükte izlememizi sağlıyor. 

Örneğin, yapay zeka, bu korunan alanlara ve genel olarak deniz ekosistemine zarar verebilecek yasa dışı balıkçılık veya petrol sızıntıları gibi çevresel değişiklikleri veya insan faaliyetlerini gösteren kalıpları belirlemek için uydu görüntülerini ve sensör verilerini hızla analiz edebilir. Bu teknoloji, deniz koruma alanlarının (DKA) sağlığını koruma yeteneğimizi geliştirerek, zamanında müdahalelere ve daha etkili koruma çalışmalarına olanak tanır. Birleşik Krallık merkezli kar amacı gütmeyen bir kuruluş olan Ocean Mind, Pitcairn Adası Deniz Rezervi içinde beş yıl boyunca potansiyel yasa dışı, rapor edilmemiş ve düzenlenmemiş (IUU) balıkçılık risklerinin belirlenmesine başarıyla yardımcı oldu.

‍

Deniz araştırmalarını destekleme

Yapay zeka teknolojisi, deniz araştırmalarında çok önemli bir araç haline geliyor ve deniz ekosistemlerini anlama ve yönetme kapasitemizi önemli ölçüde artıran bir dizi özellik sunuyor. İşte yapay zekanın deniz araştırmalarını destekleyebileceği bazı önemli yollar:

• Biyoçeşitlilik değerlendirmesi: Yapay zeka destekli görüntü ve ses analizi, deniz türlerini fotoğraflardan, videolardan ve akustik kayıtlardan doğru bir şekilde tanımlayabilir. Bu teknoloji, tür popülasyonlarını izlemek ve biyoçeşitliliği değerlendirmek için çok önemlidir. Yapay zeka ayrıca, ekolojik öneme sahip alanları vurgulayan ve koruma çalışmaları gerektiren bölgeleri belirleyen ayrıntılı deniz habitatı haritaları oluşturabilir.

• Tahmine dayalı modelleri geliştirme: Yapay zeka, deniz ekosistemlerindeki değişiklikleri tahmin edebilen tahmine dayalı modeller oluşturmak için makine öğrenimi algoritmalarını kullanabilir. Bu modeller, araştırmacıların iklim değişikliği ve kirlilik gibi çevresel stres faktörlerinin etkilerini tahmin etmelerine ve azaltmalarına yardımcı olabilir. Okyanus plastiğini temizlemeye odaklanan kar amacı gütmeyen bir kuruluş olan The Ocean Cleanup, deniz yaşamını tespit etmek ve korumak için gelişmiş bir yapay zeka sistemi geliştirmek üzere Deeper Insights ile ortaklık kurdu. Bu sistemin, deniz ekosistemleri için tahmine dayalı analiz modellerini içermesi bekleniyor.

Genel olarak, yapay zeka, veri işleme ve yönetiminin verimliliğini ve etkinliğini artırarak koruma çabalarını önemli ölçüde destekler. Yapay zeka, ekolojik verilerin toplanmasını ve analiz edilmesini otomatikleştirerek, saha verilerini eyleme geçirilebilir içgörülere dönüştürme süresini kısaltır. Bu, koruma yöneticilerinin bilinçli kararlar almasını, gerekli eylem planını gerçek zamanlı olarak uyarlamasını ve kaynakları daha iyi tahsis etmesini sağlar.

Yapay zekanın denizcilik endüstrisindeki ağırlığı

Yapay zekanın denizcilik endüstrisindeki rolünü incelerken, hem faydalarını hem de zorluklarını göz önünde bulundurmak önemlidir. Yapay zeka gelişmiş izleme, veri doğruluğu ve sürdürülebilir uygulamalar sunarken, aynı zamanda yüksek maliyetler, etik kaygılar ve teknolojiye bağımlılık da getiriyor. Yapay zekanın denizcilik sektörü üzerindeki tam etkisini anlamak için bu artıları ve eksileri inceleyelim.

Bazı temel faydalarla başlayalım:

Gelişmiş izleme ve uygulama

• Gerçek zamanlı takip ve uyumluluk: Yapay zeka, yetkililerin gemi hareketlerini gerçek zamanlı olarak track etme ve yasadışı balıkçılık faaliyetlerini tespit etmek de dahil olmak üzere düzenlemelere uyumu izleme becerilerini geliştirebilir.
  ‍
• Kapsamlı veri analizi: Yapay zeka, uydulardan, dronlardan ve sensörlerden gelen verileri insanlardan daha hızlı ve daha yüksek hassasiyetle analiz ederek, kapsamlı çevresel gözetim ve koruma sağlar.

Gelişmiş Veri Doğruluğu ve Karar Verme

• Hassas veri işleme: Yapay zeka, büyük veri kümelerini yüksek hassasiyetle işleyerek doğru veri toplanmasını sağlar, hataları en aza indirir ve bilinçli kararlar için güvenilir analiz sağlar.
  ‍
• Tahmini modeller ve düzenleyici destek: Yapay zeka, balık popülasyonu dinamiklerini ve çevresel değişiklikleri analiz ederek, sürdürülebilir avlanma limitleri belirlemeye ve etkili koruma stratejileri geliştirmeye yardımcı olacak doğru tahminler sağlayabilir. Yapay zeka çevresel eğilimleri tahmin edebilirken, aynı zamanda balık popülasyonlarının kesin sayılarını da sunarak, düzenleyici önlemlerin sağlam verilere dayanmasını sağlar. Bu ikili yetenek, deniz kaynaklarını sürdürülebilir bir şekilde yönetme yeteneğimizi artırır.
  ‍
• Proaktif yönetim: Yapay zeka tarafından oluşturulan içgörüler, insan hatasını azaltır ve proaktif karar vermeyi destekleyerek, doğru, güncel verilere ve tahmini analizlere dayalı zamanında müdahalelere olanak tanır.

Sürdürülebilir uygulamaların teşvik edilmesi

• Operasyon optimizasyonu ve hedef dışı avlanma azaltımı: Yapay zeka, balıkçılık için en uygun zamanları ve yerleri tahmin ederek çevresel etkiyi azaltmak için balıkçılık operasyonlarını optimize eder, böylece hedef dışı avlanmayı en aza indirir ve daha hedefli ve sürdürülebilir hasatlar sağlar.
  ‍
• Çevre dostu teknolojilerin geliştirilmesi: Yapay zeka, verimli ve sorumlu balıkçılık uygulamalarını teşvik ederek çevre dostu yöntemlerin ve teknolojilerin oluşturulmasını destekler. Bu, sağlıklı deniz ekosistemlerini korumak için hassas su ürünleri yetiştiriciliği tekniklerinin geliştirilmesini ve habitat restorasyon çabalarının teşvik edilmesini içerir.

Bu faydalar, yapay zekanın denizcilik endüstrisinin sürdürülebilirliğini ve etkinliğini artırmadaki dönüştürücü potansiyelini vurgulamaktadır. Ancak, yapay zeka teknolojisinin uygulanması çeşitli önemli zorluklar sunmaktadır. Bunlar şunları içerir:

Yüksek başlangıç uygulama maliyetleri

• Yatırım gereksinimleri: Denizcilik sektöründe yapay zeka teknolojisini uygulamak, donanım, yazılım ve eğitim için önemli bir başlangıç yatırımı gerektirir. Başlangıç maliyetleri, daha küçük kuruluşlar ve gelişmekte olan ülkeler için kısıtlayıcı olabilir ve yaygın benimsenmeyi sınırlayabilir.
  ‍
• Altyapı geliştirme: Veri toplama sistemleri, yüksek hızlı internet ve işlem gücü gibi yapay zeka için gerekli altyapının kurulması, finansal yüke katkıda bulunur. Bu, özellikle uzak veya az gelişmiş bölgelerde önemli bir engel olabilir.

Teknolojiye bağımlılık ve potansiyel arızalar

• Güvenilirlik sorunları: Denizcilik sektörünün yapay zeka teknolojisine bağımlılığı, sistem arızaları veya hatalı çalışmalardan kaynaklanan riskleri beraberinde getirir. Teknik aksaklıklar, önemli operasyonel kesintilere ve finansal kayıplara yol açabilir.
  ‍
• Beceri eksiklikleri: Yapay zeka sistemlerinin uygulanması ve bakımı, özel bilgi ve beceriler gerektirir. İş gücünün yapay zeka teknolojilerini etkin bir şekilde yönetebilmesi ve kullanabilmesi için sürekli eğitim ve öğretime ihtiyaç vardır.
  ‍
• Uyarlanabilirlik: Yapay zeka teknolojisindeki hızlı gelişmeler, sistemlerin hızla güncelliğini yitirebileceği anlamına gelir. Yapay zeka sistemlerinin güncel ve etkili kalması için sürekli güncellemeler ve uyarlamalar gereklidir; bu da zorlu ve kaynak yoğun olabilir.

Etik ve gizlilik kaygıları

• Veri gizliliği: Yapay zeka sistemleri, büyük miktarda veriye dayanır ve bu da hassas bilgilerin gizliliği ve güvenliği konusunda endişelere yol açar. Denizcilik sektöründe, gemi hareketleri, balıkçılık faaliyetleri ve çevre izleme ile ilgili verilerin toplanması ve kullanılmasından kaynaklanan veri gizliliği sorunları ortaya çıkabilir. Veri toplama ve kullanımının gizlilik yasaları ve düzenlemelerine uygun olmasını sağlamak, bireyleri, şirketleri ve özel bilgileri korumak için çok önemlidir. Yaban hayatı verileri kamuya açık olsa da, gemilerden elde edilen operasyonel veriler ve belirli balıkçılık uygulamaları hassas olabilir ve dikkatli bir şekilde ele alınması gerekir.

Bu zorluklar, yapay zekanın denizcilik sektörüne başarılı bir şekilde entegre edilmesi için dikkatli planlama ve yönetimin gerekliliğini vurgulamaktadır. Bu sorunların ele alınması, riskleri azaltırken yapay zekanın tüm potansiyelinden yararlanmak için çok önemlidir.

Denizcilik sektöründe yapay zekanın geleceği

Otonom gemiler

Yakın gelecekte gerçeğe dönüşebilecek ilginç bir fikir de yapay zeka güdümlü otonom gemilerin geliştirilmesidir. Bu, navigasyon, karar verme ve operasyonlar için gelişmiş yapay zeka sistemlerini kullanarak insan müdahalesi olmadan bağımsız olarak çalışabilen gemilerin geliştirilmesini içerir. Verimliliği artırarak, insan hatasını azaltarak ve çevresel etkiyi en aza indirerek gemicilik ve balıkçılık sektörlerini değiştirme potansiyeline sahiptirler. Bu projede önde gelen şirketlerden biri, Gemi Zekası programı aracılığıyla teknolojiyi ilerleten Rolls-Royce'dur. Ayrıca, kar amacı gütmeyen bir Amerikan kuruluşu olan ProMare, IBM ile işbirliği içinde "The Mayflower" adlı bağımsız bir gemi projesi başlatmıştır.

‍

Gelişmiş çevre izleme

Son teknoloji ürünü bir yapay zeka nesne algılama teknolojisi olan YOLO (You Only Look Once) modelleri gibi bilgisayarla görme modellerindeki ilerlemeler, deniz ortamlarının daha iyi izlenmesini sağlayabilir. Bu ilerlemeler, yasadışı balıkçılık ve kirlilik gibi çevresel tehditlerin zamanında tespit edilmesini sağlayarak daha etkili müdahalelere ve deniz ekosistemlerinin korunmasına olanak tanıyacaktır.

Sonuç

Yapay zeka, izleme, uygulama, veri doğruluğu ve sürdürülebilir uygulamaları geliştirerek denizcilik sektörünü dönüştürdü. Gerçek zamanlı izleme, tahmine dayalı analitik ve YOLOv8 gibi gelişmiş modeller gibi teknolojiler bize deniz ortamları üzerinde benzeri görülmemiş içgörüler ve kontrol sağladı. 

Ancak, bu teknolojik gelişmeleri benimserken, bunları koruma çabalarıyla dengelemek önemlidir. Teknolojinin, deniz kaynaklarının sürdürülebilir ve etkili yönetimi için zarara neden olmadan korumayı desteklemesini ve geliştirmesini sağlamak, gelecek nesiller için okyanuslarımızı korumak açısından çok önemlidir. Yapay zeka ve koruma arasındaki bu sinerji, daha sağlıklı bir denizcilik geleceği vaat ediyor.

Bilgisayarla görme alanındaki gelişmeleri merak mı ediyorsunuz? Topluluğumuza katılın ve en son güncellemeler için Ultralytics Dokümanlarımızı veya GitHub 'ı keşfedin. Yapay zeka uygulamaları hakkında daha fazla bilgi için, Kendi Kendine Sürüş ve Sağlık Hizmetleri gibi daha fazla çözüme göz atın.