Ứng dụng AI trong ngành hàng hải và nỗ lực bảo tồn

Ngành hàng hải là nền tảng của nền kinh tế toàn cầu, tạo điều kiện cho thương mại quốc tế, cung cấp an ninh lương thực thông qua đánh bắt cá thương mại và hỗ trợ hàng triệu việc làm trên toàn thế giới. Theo thời gian, ngành này đã phát triển đáng kể, tích hợp các công nghệ tiên tiến để nâng cao hiệu quả và tính bền vững.

Các nỗ lực bảo tồn biển ban đầu tập trung vào các nghiên cứu quan sát cơ bản. Theo thời gian, chúng dần phát triển để bao gồm các phương pháp phức tạp như viễn thám, phân tích di truyền và mô hình hóa hệ sinh thái. Các nỗ lực bảo tồn đã mở rộng từ các khu vực được bảo vệ đơn giản đến quy hoạch không gian biển toàn diện, bao gồm việc tạo ra các khu bảo tồn biển (MPA) và phục hồi các môi trường sống quan trọng. Ngày nay, Trí tuệ nhân tạo (AI) đang được sử dụng để giám sát và bảo vệ đa dạng sinh học biển một cách hiệu quả hơn.

AI có tiềm năng định hình lại ngành đánh bắt cá bằng cách giải quyết các thách thức như đánh bắt quá mức, đánh bắt bất hợp pháp và tác động đến môi trường. Ngoài ra, AI có thể đóng một vai trò quan trọng trong các nỗ lực bảo tồn hàng hải, từ giám sát các khu vực được bảo vệ dưới nước đến hỗ trợ nghiên cứu biển. 

Bài viết này khám phá cách AI đang chuyển đổi ngành hàng hải, tập trung vào tác động của nó đối với lĩnh vực đánh bắt cá và bảo tồn hàng hải, làm nổi bật cả lợi ích và thách thức liên quan.

Ứng dụng AI trong ngành đánh bắt cá

Công nghệ luôn đóng một vai trò quan trọng trong ngành hàng hải. Từ các thiết bị trên tàu như radar đến sự phát triển của các hệ thống định vị tiên tiến, thế giới hàng hải liên tục đón nhận các công nghệ mới để cải thiện và hợp lý hóa các hoạt động khác nhau. Mặc dù có những tiến bộ này, ngành công nghiệp vẫn phải đối mặt với một số thách thức. Vậy, AI có thể giúp gì?

Trong phần này, chúng ta sẽ đề cập đến một số thách thức trong ngành đánh bắt cá và cách các công nghệ AI có thể giải quyết chúng. Hiện tại, ngành đánh bắt cá đang phải đối mặt với nhiều vấn đề, bao gồm:

Sản lượng đánh bắt ngoài ý muốn

Sản lượng đánh bắt ngoài ý muốn là việc vô tình bắt được các loài không phải mục tiêu, điều này có thể gây hại cho hệ sinh thái và lãng phí. Theo một báo cáo về sản lượng đánh bắt ngoài ý muốn, sản lượng đánh bắt ngoài ý muốn toàn cầu có thể lên tới 40% tổng sản lượng đánh bắt của thế giới, tương đương 63 tỷ pound mỗi năm. Lượng sản lượng đánh bắt ngoài ý muốn khổng lồ này có thể dẫn đến cái chết của nhiều loài không phải mục tiêu, phá vỡ hệ sinh thái biển và lãng phí tài nguyên.

Việc sử dụng các mô hình thị giác máy tính như Ultralytics YOLOv8, chẳng hạn, có thể giúp giảm thiểu vấn đề này. Tích hợp các mô hình AI này vào camera trên ngư cụ có thể giúp xác định và phân biệt giữa các loài mục tiêu và không phải mục tiêu trong thời gian thực. Công nghệ này có thể được huấn luyện cho các tác vụ như phát hiện đối tượng và phân vùng (segmentation) để cung cấp phản hồi ngay lập tức cho ngư dân, cho phép họ sửa đổi phương pháp của mình để giảm thiểu đánh bắt ngoài ý muốn.

‍

Đánh giá và quản lý trữ lượng

Đánh giá chính xác trữ lượng cá là điều cần thiết để quản lý nghề cá hiệu quả, nhưng các phương pháp truyền thống thường chậm và không chính xác. Các mô hình AI có thể xử lý các bộ dữ liệu lớn từ các nguồn như máy bay không người lái dưới nước, sonar và viễn thám để cung cấp các ước tính chính xác về quần thể cá. Điều này hỗ trợ thiết lập giới hạn đánh bắt phù hợp và quản lý trữ lượng hiệu quả hơn.

Một ví dụ khác về cách các mô hình như YOLOv8 có thể hỗ trợ đánh giá và quản lý trữ lượng là bằng cách theo dõi và đếm số lượng quần thể cá trong thời gian thực. Bằng cách phân tích cảnh quay dưới nước, các mô hình này có thể xác định chính xác các loài khác nhau và tính số lượng của chúng, cung cấp dữ liệu quan trọng để quản lý trữ lượng cá.

‍

Ô nhiễm nhựa

Ô nhiễm nhựa ở đại dương là một trong những vấn đề lớn ảnh hưởng đến sinh vật biển, gây ra thiệt hại đáng kể cho các môi trường sống như rạn san hô và thảm cỏ biển, và gây hại cho động vật biển. Theo một báo cáo của Surfers Against Sewage, một tổ chức từ thiện bảo tồn biển, một con số gây sốc là 12 triệu tấn nhựa được đổ xuống đại dương mỗi năm. 

AI có thể đóng một vai trò quan trọng trong việc giải quyết vấn đề này bằng cách nhanh chóng xác định các vật thể nhựa trong đại dương với độ chính xác cao, cho phép các hoạt động làm sạch kịp thời. Cách tiếp cận chủ động này có thể giúp giảm thiểu tác động đến môi trường và bảo vệ hệ sinh thái biển hiệu quả hơn.

‍

AI và bảo tồn hàng hải

Bảo tồn biển bao gồm việc bảo vệ và gìn giữ các hệ sinh thái đại dương và sinh vật biển. Điều này có nhiều khía cạnh và vai trò khác nhau, từ nghiên cứu biển đến phục hồi môi trường sống, kiểm soát ô nhiễm và bảo vệ loài. Sau khi đề cập đến vai trò của AI trong ngành đánh bắt cá, chúng ta hãy xem AI có thể đóng góp đáng kể như thế nào vào công tác bảo tồn biển.

Giám sát các khu bảo tồn dưới nước

Công nghệ AI đang thay đổi cách chúng ta giám sát các khu vực được bảo vệ dưới nước. Với sự trợ giúp của các hệ thống tự động do AI điều khiển, các nhà bảo tồn biển có thể thu thập và phân tích dữ liệu hiệu quả và chính xác hơn bao giờ hết. Các công cụ tiên tiến này cho phép chúng ta theo dõi các không gian đại dương rộng lớn với độ phân giải cao, xử lý dữ liệu từ các nguồn từ xa như cảm biến và vệ tinh với tốc độ đáng kinh ngạc. 

Ví dụ: AI có thể nhanh chóng phân tích hình ảnh vệ tinh và dữ liệu cảm biến để xác định các mẫu cho thấy những thay đổi về môi trường hoặc các hoạt động của con người, chẳng hạn như đánh bắt cá trái phép hoặc tràn dầu, có thể gây hại cho các khu vực được bảo vệ này và hệ sinh thái biển nói chung. Công nghệ này tăng cường khả năng duy trì sức khỏe của các khu bảo tồn biển (MPA), cho phép can thiệp kịp thời và các nỗ lực bảo tồn hiệu quả hơn. Ocean Mind, một tổ chức phi lợi nhuận có trụ sở tại Vương quốc Anh, đã hỗ trợ thành công trong việc xác định các rủi ro tiềm ẩn về đánh bắt cá bất hợp pháp, không báo cáo và không theo quy định (IUU) trong Khu bảo tồn biển Đảo Pitcairn trong khoảng thời gian năm năm.

‍

Hỗ trợ nghiên cứu biển

Công nghệ AI đang trở thành một công cụ quan trọng trong nghiên cứu biển, cung cấp một loạt các khả năng giúp nâng cao đáng kể sự hiểu biết và quản lý của chúng ta về các hệ sinh thái biển. Dưới đây là một số cách chính mà AI có thể hỗ trợ nghiên cứu biển:

• Đánh giá đa dạng sinh học: Phân tích hình ảnh và âm thanh do AI cung cấp có thể xác định chính xác các loài sinh vật biển từ ảnh, video và bản ghi âm thanh. Công nghệ này rất cần thiết để theo dõi quần thể loài và đánh giá đa dạng sinh học. AI cũng có thể tạo ra các bản đồ chi tiết về môi trường sống biển, làm nổi bật các khu vực có tầm quan trọng sinh thái và xác định các khu vực cần nỗ lực bảo tồn.

• Nâng cao các mô hình dự đoán: AI có thể sử dụng các thuật toán máy học để tạo ra các mô hình dự đoán có thể dự báo những thay đổi trong hệ sinh thái biển. Các mô hình này có thể giúp các nhà nghiên cứu dự đoán và giảm thiểu tác động của các yếu tố gây căng thẳng môi trường, chẳng hạn như biến đổi khí hậu và ô nhiễm. The Ocean Cleanup, một tổ chức phi lợi nhuận tập trung vào việc loại bỏ rác thải nhựa đại dương, đã hợp tác với Deeper Insights để phát triển một hệ thống AI tiên tiến để phát hiện và bảo vệ sinh vật biển. Hệ thống này dự kiến sẽ bao gồm các mô hình phân tích dự đoán cho hệ sinh thái biển.

Nhìn chung, AI đóng góp đáng kể vào việc tăng cường các nỗ lực bảo tồn bằng cách cải thiện hiệu quả và hiệu suất của quá trình xử lý và quản lý dữ liệu. Bằng cách tự động hóa việc thu thập và phân tích dữ liệu sinh thái, AI giúp giảm thời gian chuyển đổi dữ liệu thực địa thành thông tin chi tiết hữu ích. Điều này cho phép các nhà quản lý bảo tồn đưa ra quyết định sáng suốt một cách nhanh chóng, điều chỉnh hành động cần thiết trong thời gian thực và phân bổ nguồn lực tốt hơn.

Vai trò của AI trong ngành hàng hải

Khi chúng ta khám phá vai trò của AI trong ngành hàng hải, điều cần thiết là phải xem xét cả lợi ích và thách thức của nó. Mặc dù AI cung cấp khả năng giám sát nâng cao, độ chính xác dữ liệu và các hoạt động bền vững, nhưng nó cũng đi kèm với chi phí cao, các vấn đề đạo đức và sự phụ thuộc vào công nghệ. Hãy cùng đi sâu vào những ưu và nhược điểm này để hiểu đầy đủ tác động của AI đối với lĩnh vực hàng hải.

Hãy bắt đầu với một số lợi ích chính:

Tăng cường giám sát và thực thi

• Theo dõi và tuân thủ theo thời gian thực: AI có thể tăng cường khả năng của các cơ quan chức năng trong việc theo dõi chuyển động của tàu thuyền theo thời gian thực và giám sát việc tuân thủ các quy định, bao gồm cả việc phát hiện các hoạt động đánh bắt cá trái phép.
  ‍
• Phân tích dữ liệu toàn diện: AI có thể phân tích dữ liệu từ vệ tinh, máy bay không người lái và cảm biến nhanh hơn và với độ chính xác cao hơn con người, đảm bảo giám sát và bảo vệ môi trường kỹ lưỡng.

Cải thiện Độ chính xác của Dữ liệu và Ra quyết định

• Xử lý dữ liệu chính xác: AI xử lý các bộ dữ liệu lớn với độ chính xác cao, cho phép thu thập dữ liệu chính xác, giảm thiểu lỗi và đảm bảo phân tích đáng tin cậy để đưa ra các quyết định sáng suốt.
  ‍
• Các mô hình dự đoán và hỗ trợ pháp lý: AI có thể phân tích động lực học quần thể cá và các thay đổi môi trường, cung cấp các ước tính chính xác để giúp đặt ra các giới hạn đánh bắt bền vững và phát triển các chiến lược bảo tồn hiệu quả. Trong khi AI có thể dự đoán các xu hướng môi trường, nó cũng cung cấp các số liệu chính xác về quần thể cá, đảm bảo rằng các biện pháp pháp lý dựa trên dữ liệu vững chắc. Khả năng kép này tăng cường khả năng quản lý tài nguyên biển một cách bền vững.
  ‍
• Quản lý chủ động: Thông tin chi tiết do AI tạo ra giúp giảm thiểu lỗi của con người và hỗ trợ đưa ra quyết định chủ động, cho phép can thiệp kịp thời dựa trên dữ liệu chính xác, cập nhật và phân tích dự đoán.

Thúc đẩy các hoạt động bền vững

• Tối ưu hóa hoạt động và giảm thiểu đánh bắt ngoài ý muốn: AI tối ưu hóa các hoạt động đánh bắt cá để giảm tác động đến môi trường bằng cách dự đoán thời gian và địa điểm tối ưu để đánh bắt, do đó giảm thiểu đánh bắt ngoài ý muốn và đảm bảo thu hoạch bền vững và có mục tiêu hơn.
  ‍
• Phát triển các công nghệ thân thiện với môi trường: AI hỗ trợ việc tạo ra các phương pháp và công nghệ thân thiện với môi trường, khuyến khích các hoạt động đánh bắt cá hiệu quả và có trách nhiệm. Điều này bao gồm phát triển các kỹ thuật nuôi trồng thủy sản chính xác và thúc đẩy các nỗ lực phục hồi môi trường sống để duy trì hệ sinh thái biển khỏe mạnh.

Những lợi ích này làm nổi bật tiềm năng chuyển đổi của AI trong việc nâng cao tính bền vững và hiệu quả của ngành hàng hải. Tuy nhiên, việc triển khai công nghệ AI đặt ra một số thách thức đáng kể. Chúng bao gồm:

Chi phí triển khai ban đầu cao

• Yêu cầu đầu tư: Việc triển khai công nghệ AI trong ngành hàng hải đòi hỏi đầu tư ban đầu đáng kể vào phần cứng, phần mềm và đào tạo. Chi phí ban đầu có thể hạn chế đối với các tổ chức nhỏ hơn và các nước đang phát triển, hạn chế việc áp dụng rộng rãi.
  ‍
• Phát triển cơ sở hạ tầng: Thiết lập cơ sở hạ tầng cần thiết cho AI, chẳng hạn như hệ thống thu thập dữ liệu, internet tốc độ cao và sức mạnh tính toán, làm tăng thêm gánh nặng tài chính. Đây có thể là một rào cản đáng kể, đặc biệt là ở các vùng sâu vùng xa hoặc kém phát triển.

Sự phụ thuộc vào công nghệ và các lỗi tiềm ẩn

• Các vấn đề về độ tin cậy: Sự phụ thuộc của ngành hàng hải vào công nghệ AI làm tăng các rủi ro liên quan đến lỗi hoặc trục trặc hệ thống. Các sự cố kỹ thuật có thể dẫn đến gián đoạn hoạt động đáng kể và thiệt hại tài chính.
  ‍
• Thiếu hụt kỹ năng: Việc triển khai và duy trì các hệ thống AI đòi hỏi kiến thức và kỹ năng chuyên môn. Cần phải đào tạo và giáo dục liên tục để đảm bảo rằng lực lượng lao động có thể quản lý và sử dụng hiệu quả các công nghệ AI.
  ‍
• Khả năng thích ứng: Sự tiến bộ nhanh chóng của công nghệ AI có nghĩa là các hệ thống có thể nhanh chóng trở nên lỗi thời. Cần phải cập nhật và điều chỉnh liên tục để giữ cho các hệ thống AI phù hợp và hiệu quả, điều này có thể gây khó khăn và tốn kém.

Các mối quan tâm về đạo đức và quyền riêng tư

• Quyền riêng tư dữ liệu: Các hệ thống AI dựa vào lượng lớn dữ liệu, làm dấy lên những lo ngại về quyền riêng tư và bảo mật thông tin nhạy cảm. Trong ngành hàng hải, các vấn đề về quyền riêng tư dữ liệu có thể phát sinh từ việc thu thập và sử dụng dữ liệu liên quan đến hoạt động của tàu, hoạt động đánh bắt cá và giám sát môi trường. Đảm bảo rằng việc thu thập và sử dụng dữ liệu tuân thủ luật pháp và quy định về quyền riêng tư là rất quan trọng để bảo vệ các cá nhân, công ty và thông tin độc quyền. Mặc dù dữ liệu về động vật hoang dã có thể là công khai, nhưng dữ liệu hoạt động từ tàu và các hoạt động đánh bắt cá cụ thể có thể nhạy cảm và cần được xử lý cẩn thận.

Những thách thức này làm nổi bật sự cần thiết của việc lập kế hoạch và quản lý cẩn thận để đảm bảo tích hợp thành công AI trong ngành hàng hải. Giải quyết những vấn đề này là rất quan trọng để khai thác toàn bộ tiềm năng của AI đồng thời giảm thiểu rủi ro.

Tương lai của AI trong ngành hàng hải

Tàu tự hành

Một ý tưởng thú vị có thể trở thành hiện thực trong tương lai gần là phát triển tàu tự hành điều khiển bằng AI. Điều này liên quan đến việc phát triển các tàu có thể hoạt động độc lập mà không cần sự can thiệp của con người, sử dụng các hệ thống AI tiên tiến cho việc điều hướng , ra quyết định và vận hành. Chúng có tiềm năng thay đổi ngành vận tải biển và đánh bắt cá bằng cách tăng hiệu quả, giảm thiểu sai sót của con người và giảm thiểu tác động đến môi trường. Một trong những công ty hàng đầu trong dự án này là Rolls-Royce , công ty đang phát triển công nghệ thông qua chương trình Ship Intelligence . Ngoài ra, ProMare , một tổ chức phi lợi nhuận của Mỹ, đã khởi xướng một dự án tàu độc lập mang tên "The Mayflower" hợp tác với IBM.

‍

Cải thiện giám sát môi trường

Những tiến bộ trong các mô hình thị giác máy tính như YOLO (You Only Look Once) models, một công nghệ phát hiện đối tượng AI hiện đại, có thể dẫn đến việc giám sát tốt hơn các môi trường biển. Những tiến bộ này sẽ cho phép phát hiện kịp thời các mối đe dọa môi trường, chẳng hạn như đánh bắt cá trái phép và ô nhiễm, cho phép các phản ứng hiệu quả hơn và bảo vệ các hệ sinh thái biển.

Kết luận

AI đã chuyển đổi ngành công nghiệp hàng hải bằng cách tăng cường giám sát, thực thi, độ chính xác của dữ liệu và các hoạt động bền vững. Các công nghệ như theo dõi thời gian thực, phân tích dự đoán và các mô hình tiên tiến như YOLOv8 đã mang lại cho chúng ta những hiểu biết và khả năng kiểm soát chưa từng có đối với môi trường biển. 

Tuy nhiên, trong khi đón nhận những tiến bộ công nghệ này, điều quan trọng là phải cân bằng chúng với các nỗ lực bảo tồn. Đảm bảo rằng công nghệ hỗ trợ và tăng cường công tác bảo tồn mà không gây hại là rất quan trọng để quản lý tài nguyên biển một cách bền vững và hiệu quả, bảo vệ đại dương của chúng ta cho các thế hệ tương lai. Sự hợp lực giữa AI và bảo tồn này hứa hẹn một tương lai hàng hải lành mạnh hơn.

Bạn tò mò về những tiến bộ của thị giác máy tính? Hãy tham gia cộng đồng của chúng tôi và khám phá Tài liệu Ultralytics hoặc GitHub của chúng tôi để biết các bản cập nhật mới nhất. Để biết thêm về các ứng dụng AI, hãy xem thêm các giải pháp như Tự lái và Chăm sóc sức khỏe.