Ботсфьорд — рыбацкая деревня на северном побережье Норвегии, далеко за Полярным кругом. Это важный центр рыболовной промышленности, хотя живёт здесь лишь пара тысяч человек.
Мы на сейнере, выходящем в Баренцево море в коротком промежутке между двумя арктическими штормами — в надежде на хороший улов в этих холодных и непредсказуемых водах. Томми Йонассен, владелец судна, уточняет: «Бывает трудно, особенно осенью и зимой. Погода очень непредсказуема. Очень холодно. И, конечно, бывает и сильная качка… Мы работаем, когда есть улов — время суток не имеет значения. День, ночь — для нас все одно».
Как подсчитать 30 тонн улова поштучно?
Огромная сеть на этом судне может извлечь из воды 30 с лишним тонн рыбы в день. Больше всего рыболовы рады треске — она продаётся дороже других видов. Но и дешёвый улов нельзя просто выкинуть за борт — каждый пойманный вид нужно взвешивать и регистрировать по отдельности.
Проверки могут нагрянуть в любое время, и ошибки в отчетности грозят серьезными последствиям, включая крупные штрафы и сокращение промысловой квоты. «Рыбная отрасль в Норвегии строго регулируется, — подтверждает Йонассен. — Поэтому нам очень важно фиксировать точное количество улова, чтобы аккуратно отчитываться перед властями. Если ошибемся, то у нас конфискуют улов. То есть вся работа, которую мы проделали, была впустую».
Но как же взвесить все эти тонны разной рыбы быстро и точно? Обычно рыбаки определяют общий вес путем подсчета наполненных контейнеров. Но на этом судне установлено новое устройство — сканер улова. Он все еще в стадии разработки, и идея — использовать искусственный интеллект для определения вида, размера и веса каждой рыбы на конвейере. Задача — максимально автоматизировать отчётность.
Если данные об уловах занижаются, это может приводить к чрезмерному промыслу, который вредит рыбным запасам и экосистемам.
Рыбный сканер, который мы видели на борту — это часть европейского проекта EveryFish. Им руководит Рейчел Тиллер, главный научный сотрудник исследовательского института SINTEF Ocean в Тронхейме, убеждена: «Мы должны знать, что именно происходит в море, чтобы найти выход из кризисов — климатического кризиса, кризиса биоразнообразия. Нам необходимо больше знаний об океане. Мы изучаем прогресс в области технологий камер, машинного зрения, искусственного интеллекта, стремясь найти решения для рыболовецких судов — установить на них датчики, которые помогут автоматически фиксировать всю выловленную в море рыбу.”
Система разпознавания рыб
Это непростая инженерная задача. Чтобы сканерами улова можно было пользоваться, они должны быть надежными и точными. Рыбаки, контролеры и ученые должны доверять данным, получаемым с помощью искусственного интеллекта на борту.
Чтобы этого добиться, исследователи EveryFish разработали методы ИИ с открытым исходным кодом для идентификации разных видов рыб и оценки их веса.
Инженеры тесно сотрудничают с рыбаками: нужно, чтобы их решения отвечали реальным потребностям и хорошо работали на качающемся судне в холодных соленых морях.
Исследователь Эллинг Рудд Ойе обращает внимание на то, как важно «учитывать отзывы от промышленности, с судов, чтобы корректировать то, что делается в лаборатории». «А иначе, без обратной связи, мы рискуем уйти в совершенно неправильном направлении», — резюмирует он.
Для подсчета улова на небольших лодках исследователи разрабатывают системы компьютерного зрения; они могут идентифицировать и измерять отдельных особей в беспорядочной куче рыбы. Это позволит сканировать улов с помощью камер видеонаблюдения или даже смартфонов. Эта же технология позволит задействовать роботизированные руки для сортировки и обработки улова, освободив рыболовов от тяжелой ручной работы.
«В рыболовной отрасли вообще много физического труда, это тяжело для плеч, спины. При работе с рыбой приходится наклоняться. А теперь можно будет автоматизировать некоторые процессы с помощью роботизированных рук, — констатирует еще один исследователь, Йонатан Сьёлунд Дирстад. — Ключ к успеху здесь — наличие хороших систем зрения, способных анализировать и понимать, на что они смотрят».
Границы контроля
Бортовые камеры наблюдения уже используют для борьбы с незаконным промыслом и другими нарушениями. В таких странах, как Сейшельские острова, служба мониторинга регулярно просматривает записи с судов, чтобы убедиться, что рыбаки соблюдают правила.
В Европе видеонаблюдение должно будет соответствовать строгим законам о конфиденциальности и защите данных. Рейчел Тиллер делится наблюдениями: «Многие рыбаки уже скептически относятся к идее установить камеру на борту их судна, и это понятно. Я бы так же себя чувствовала, реши мой начальник установить камеру в моем офисе. Поэтому мы разрабатываем системы, которые будут автоматически размывать идентифицируемые элементы людей в соответствии с нормами о защите данных (GDPR) и так сохранять чувство личного пространства».
ЕС в скором будущем потребует обязательной установки камер наблюдения на судах повышенного риска, а также спутниковых систем слежения на всех рыболовецких судах.
Такие трекеры помогают сотрудникам Европейского агентства по контролю за рыболовством в испанском Виго следить за промыслом и координировать инспекции. Координатор проекта EFCA Лина Лендзбергиене показывает и рассказывает: «Сигнал с судна поступает на спутник, оттуда — в наши компьютеры, и мы можем видеть их местоположение на экране. Вот здесь наши суда, а здесь — рыболовецкие, и мы можем рассчитать время: сколько уйдет на то, чтобы инспекторы прибыли на место”.
В ожидании цунами данных
Судов с трекерами будет становиться всё больше, и центрам контроля придется обрабатывать растущие потоки данных. Компьютерные алгоритмы помогут их фильтровать, выделяя главное.
«У нас есть автоматические инструменты, способные выполнить определенный анализ — связанный, например, с зонами, закрытыми для рыболовства в Средиземном море, — комментирует Карлос Кусе, администратор контрольных операций, EFCA. — Например, есть хорошо известная зона Ябука/Помо-Пит в Адриатике. Там у нас действуют алгоритмы, которые выдают оповещение, если судно проходит эту зону с определенной скоростью, которая может свидетельствовать о том, что оно потенциально ловит там рыбу”.
Цифровые камеры и искусственный интеллект становятся ценным инструментом для контроля за рыболовством, но эксперты предупреждают: техника имеет ограничения и может давать сбои. Стремясь к ужесточению контроля, ЕС сочетает новые технологии с традиционными инспекциями. Увеличение потока цифровых данных призвано сделать рыболовство более экологичным и честным.
«Я говорю о настоящем цунами данных, которые к нам хлынут, — отмечает Свен Тахон, специалист по технологиям наблюдения, EFCA. — Придется задуматься о том, как с ними работать, какие технологии использовать для преобразования информации в пригодные для использования и практического применения модели. Для этого мы можем применять искусственный интеллект, алгоритмы, инструменты автоматического мониторинга. Все это очень хорошо. Но в конечном счёте, несмотря на новинки, нам все равно понадобится профессиональный вклад инспектора рыболовства».
Go to accessibility shortcuts
