Искусственный интеллект делает рыболовство более устойчивым, отслеживая незаконную деятельность

Мировые запасы рыбы сокращаются, и растущий спрос на морепродукты может быть одной из главных причин. Однако истинные масштабы проблемы трудно оценить, особенно когда промысел ведется в открытом море, которое находится за пределами национальной юрисдикции и его сложно контролировать.

Перед специалистами по охране природы стоит растущая задача борьбы с незаконным, несообщаемым и нерегулируемым (ННН) промыслом, ежегодный объем которого оценивается в 10–23,5 млрд долларов США. Это важная проблема для общества в целом, а также для основных стран, ведущих промысел в открытом море, таких как Китай и Тайвань, которые субсидируют свои флоты и могут иметь низкие затраты на рабочую силу.

Искусственный интеллект (ИИ) может решить эту глобальную экологическую проблему и удовлетворить потребность розничных продавцов и потребителей морепродуктов в информации об устойчивости их продукции. Социальные ученые начинают разрабатывать способы объединения ИИ, экологии и экономики для создания политик, направленных на достижение социально желаемых результатов, таких как сохранение биоразнообразия и возвращение выгод от рыболовства обществу.

Незаконный вылов

Управляющие рыболовством и охраной природы в последние годы приложили много усилий для создания инструментов пространственного управления, таких как морские охраняемые районы, чтобы помочь запасам рыбы восстановиться после прошлого перелова. Биомасса рыбы в морских заповедниках, где вылов запрещен, может быть в среднем на 670% больше, чем на незащищенных территориях.

Даже будучи охраняемыми, эти районы не всегда защищены от ННН-промысла. Браконьерство происходит, и его сложно отследить. Это затрудняет строгую научную оценку эффективности охраняемой территории.

ННН-промысел ведет к экологическим, экономическим и социальным издержкам — сокращению запасов рыбы — и может привести к потере прибыли для тех рыбаков, которые соблюдают правила. Это может настроить отрасль против регулирующих органов, вводящих эти пространственные ограничения, и подорвать общественное доверие к управлению рыболовством и науке о сохранении.

Отслеживание промысла с помощью ИИ

Традиционно для мониторинга промысловой деятельности на судах нанимались наблюдатели, что связано с высокими затратами. Но в удаленных местах, таких как Арктика, найти наблюдателей может быть сложно.

Инструменты ИИ имеют потенциал для снижения затрат на мониторинг и эксплуатацию флота, а также для повышения эффективности управления рыболовством. Примеры включают автоматический анализ видеозаписей, мониторинг схем движения судов для выявления ННН-промысла и незаконных перегрузок в море, контроль за соблюдением лимитов вылова и правил по прилову или выбросам, а также улучшение оценки запасов рыбы.

Инструменты ИИ также могут помочь укрепить доверие между рыбаками, учеными и обществом за счет улучшения прослеживаемости морепродуктов.

Распознавание изображений с помощью ИИ может помочь определить размер судна и его деятельность. Это может помочь управляющим охраной природы понять, кто, что и где ловит в международных водах, где неясно, кому принадлежат рыбы. Это также может способствовать лучшему пониманию распространения коммерчески вылавливаемых инвазивных видов.

Однако существуют и потенциальные риски. Некоторые опасаются, что данные могут быть использованы в непредусмотренных целях или что инструменты ИИ заменят ручной труд, что является большой проблемой для небольших прибрежных сообществ, зависящих от рыболовства.

Путь вперед

Платформа Global Fishing Watch — независимая организация, возникшая в результате сотрудничества между Google, SkyTruth (некоммерческой организацией по цифровому картографированию) и Oceana, — является отличным примером того, как сочетание ИИ и спутниковых данных может изменить наше понимание глобальной промысловой деятельности.

Global Fishing Watch показывает движение судов почти в реальном времени. Ее работа выходит за рамки отслеживания активности судов: используемая нейронная сеть (компьютерная программа) может определять размер судна и мощность двигателя, тип осуществляемого промысла и используемые орудия лова. Амбициозный проект идет так далеко, что отслеживает рабский труд и нарушение прав человека — хорошо известное явление в рыбной отрасли.

Развитие приложений ИИ в последние годы впечатляет, позволяя лучше понять промысловую активность по всему миру. Дальнейший прогресс в их более широком применении отчасти ограничен затратами для отрасли. Проблемой также являются опасения по поводу влияния цифрового наблюдения на приватность.

Несмотря на весь прогресс в науке об ИИ и разработке передовых алгоритмов, улучшающих качество и скорость передачи информации о текущей промысловой деятельности в море, формализованная интеграция науки, регулирующих органов и рыбной отрасли все еще очень слаба.

Наиболее эффективное использование возможностей инструментов ИИ требует, чтобы эксперты выходили за рамки своих дисциплинарных границ и активно сотрудничали — чтобы они могли принести пользу текущим усилиям по управлению для сохранения биоразнообразия и укрепления доверия среди потребителей морепродуктов.