ИИ-систему для поиска рыбы внедряют в России
В России разработали систему прогнозирования промысловой обстановки с помощью математического моделирования и искусственного интеллекта. Первым результатом тестирования нового решения стало обнаружение сардины-иваси, отметили в ЦСМС
Систему создали подведомственный Росрыболовству Центр системы мониторинга рыболовства и связи (ЦСМС) в кооперации с российскими научными и профильными ИТ-организациями.
«Программа проанализировала возможные зоны скопления сардины-иваси. За пределами российской экономической зоны нашли рыбу, направили туда промысловый флот. Эту систему планируем использовать и в дальнейшем, в том числе для прогнозирования подходов других видов водных биоресурсов. Модель будет дорабатываться и совершенствоваться», — отметил руководитель Росрыболовства Илья Шестаков.
Объект тестирования — дальневосточная сардина (иваси) — выбрали неслучайно. Эту рыбу называют неверной: она может внезапно исчезать на десятилетия, а затем столь же неожиданно возвращаться в промысловых количествах. Сейчас рыбаки столкнулись с аномально низким уловом иваси. Если в прошлом году к концу сезона было выловлено свыше 590 тыс. тонн, то в этом году взяли лишь 57,6 тыс. тонн.
«На данном этапе основной результат — это создание и запуск полноценного эксперимента. Создана научная группа, сейчас мы находимся на стадии получения обратной связи и данных с мест, верификации моделей, уточнения параметров прогнозирования. Конечно, сталкиваемся с определенным недоверием рыбаков, в том числе основанном на оценке экономических рисков. Каждый выход в море позволяет нам получать ценную информацию для калибровки и «подкрутки» модели», — подчеркнул начальник ЦСМС Александр Михайлов.
По его словам, нужно провести еще несколько таких тестовых циклов, чтобы повысить точность, окончательно убедиться в работоспособности программного обеспечения и в будущем выйти на измеримые показатели: сокращение времени на поиск, минимизацию промысловых усилий и, как следствие, — экономию топлива.
Как рассказали Fishnews в пресс-службе ЦСМС, система агрегирует спутниковые и гидрологические данные. На следующем этапе специализированное программное обеспечение обрабатывает информацию и, на основе обученной модели, строит карты вероятностных зон. Карты ежедневно отправляются на суда, участвующие в эксперименте, предоставляя капитанам ценный источник информации для планирования промысла. Материалы могут сопоставляться с данными судовых наблюдений, эхолотов и т. д. для принятия решений.
Ключевой особенностью системы называют ее гибкость и обучаемость. Для каждого нового вида рыбы модель проходит этап обучения на соответствующих исторических данных. Сейчас, помимо иваси, специалисты Центра системы мониторинга рыболовства и связи ведут работу по адаптации модели для минтая и скумбрии. В планах прогнозирование промысла сайры.
В основе разработки лежит динамическая модель среды обитания, которая обучается на больших массивах исторических данных по каждому виду рыб. Модель анализирует 11 ключевых параметров — океанологические (температура, соленость, уровень моря, течения), биологические (концентрация зоопланктона и хлорофилла-а), атмосферные (скорость и направление ветра, облачность), астрономические (фаза луны) и сейсмические (влияние землетрясений на поведение рыбы).
Читайте также: В цифровую маркировку «зашили» сведения о месте вылова
Больше новостей читайте в телеграм-канале Fishnews.
Fishnews
