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L'intelligenza artificiale nell'industria marittima e negli sforzi di conservazione

Scopri come l'intelligenza artificiale può trasformare la conservazione marittima grazie al monitoraggio in tempo reale, all'accuratezza dei dati e alle pratiche sostenibili.

L'industria marittima è una pietra miliare dell'economia globale: facilita il commercio internazionale, garantisce la sicurezza alimentare attraverso la pesca commerciale e sostiene milioni di posti di lavoro in tutto il mondo. Nel corso del tempo, questo settore si è evoluto in modo significativo, integrando tecnologie avanzate per migliorare l'efficienza e la sostenibilità.

Gli sforzi di conservazione marittima si sono inizialmente concentrati su studi osservativi di base. Nel corso del tempo, si sono evoluti fino a includere metodi sofisticati come il telerilevamento, l'analisi genetica e la modellazione degli ecosistemi. Gli sforzi di conservazione si sono estesi dalle semplici aree protette alla pianificazione globale dello spazio marino, con la creazione di aree marine protette (AMP) e il ripristino di habitat critici. Oggi l'intelligenza artificiale (AI) viene impiegata per monitorare e proteggere la biodiversità marina in modo ancora più efficace.

L'intelligenza artificiale ha il potenziale per rimodellare l'industria della pesca, affrontando sfide come la pesca eccessiva, la pesca illegale e l'impatto ambientale. Inoltre, l'intelligenza artificiale può svolgere un ruolo cruciale negli sforzi di conservazione marittima, dal monitoraggio delle aree protette sottomarine al supporto della ricerca marina. 

Questo articolo esplora il modo in cui l'intelligenza artificiale sta trasformando l'industria marittima, con particolare attenzione al suo impatto sul settore della pesca e della conservazione marittima, evidenziando sia i vantaggi che le sfide che comporta.

L'intelligenza artificiale nell'industria della pesca

La tecnologia ha sempre giocato un ruolo fondamentale nell'industria marittima. Dalle apparecchiature di bordo come i radar allo sviluppo di sistemi di navigazione avanzati, il mondo marittimo ha continuamente abbracciato nuove tecnologie per migliorare e ottimizzare le varie operazioni. Nonostante questi progressi, il settore deve ancora affrontare diverse sfide. Quindi, come può essere d'aiuto l'intelligenza artificiale?

In questa sezione tratteremo alcune sfide dell'industria della pesca e come le tecnologie AI possono risolverle. Attualmente, l'industria della pesca deve affrontare molti problemi, tra cui:

Catture accessorie

Il bycatch è la cattura involontaria di specie non bersaglio, che può essere dannosa per gli ecosistemi e fonte di sprechi. Secondo un rapporto sulle catture accidentali, le catture accidentali a livello globale possono raggiungere il 40% delle catture mondiali, per un totale di 63 miliardi di chili all'anno. Questa enorme quantità di catture accessorie può portare alla morte di molte specie non bersaglio, sconvolgendo gli ecosistemi marini e sprecando risorse.

L'impiego di modelli di visione computerizzata come Ultralytics YOLOv8, ad esempio, può aiutare a mitigare questo problema. L'integrazione di questi modelli di intelligenza artificiale nelle telecamere degli attrezzi da pesca può aiutare a identificare e distinguere in tempo reale le specie bersaglio da quelle non bersaglio. Questa tecnologia può essere addestrata per compiti come il rilevamento e la segmentazione degli oggetti per fornire un feedback immediato ai pescatori, consentendo loro di modificare i propri metodi per ridurre le catture accessorie.

Fig 1. Ultralytics YOLOv8 modello che identifica diverse specie marine.

Valutazione e gestione degli stock

Una valutazione accurata degli stock ittici è essenziale per una gestione efficace della pesca, ma i metodi tradizionali sono spesso lenti e imprecisi. I modelli di intelligenza artificiale possono elaborare grandi serie di dati provenienti da fonti come droni subacquei, sonar e telerilevamento per fornire stime accurate delle popolazioni ittiche. Questo aiuta a stabilire limiti di cattura adeguati e a gestire gli stock in modo più efficace.

Un altro esempio di come modelli come YOLOv8 possono aiutare nella valutazione e nella gestione degli stock, tracciando e contando le popolazioni di pesci in tempo reale. Analizzando le riprese subacquee, questi modelli possono identificare con precisione le diverse specie e contarne il numero, fornendo dati fondamentali per la gestione degli stock ittici.

Fig 2. YOLOv8 che traccia e conta i pesci.

Inquinamento da plastica

L'inquinamento da plastica negli oceani è uno dei principali problemi che affliggono la vita marina, causando danni significativi ad habitat come le barriere coralline e le praterie di fanerogame e danneggiando gli animali marini. Secondo un rapporto di Surfers Against Sewage, un ente di beneficenza per la conservazione dell'ambiente marino, ogni anno vengono scaricati nell'oceano ben 12 milioni di tonnellate di plastica. 

L'intelligenza artificiale può svolgere un ruolo cruciale nell'affrontare questo problema identificando rapidamente e con grande precisione gli oggetti di plastica presenti nell'oceano, consentendo operazioni di pulizia tempestive. Questo approccio proattivo può aiutare a mitigare l'impatto ambientale e a proteggere gli ecosistemi marini in modo più efficace.

Figura 3. Visione computerizzata che rileva l'inquinamento da plastica.

AI e conservazione marittima

La conservazione marina implica la protezione e la conservazione degli ecosistemi oceanici e della vita marina. Questo aspetto è caratterizzato da molti aspetti e ruoli che vanno dalla ricerca marina al ripristino degli habitat, dal controllo dell'inquinamento alla protezione delle specie. Dopo aver parlato del ruolo dell'IA nell'industria della pesca, vediamo come l'IA può contribuire in modo significativo alla conservazione marittima.

Monitoraggio delle aree protette sottomarine

La tecnologia AI sta trasformando il modo in cui monitoriamo le aree protette sottomarine. Con l'aiuto di sistemi automatizzati guidati dall'intelligenza artificiale, gli esperti di conservazione marina possono raccogliere e analizzare i dati in modo più efficiente e accurato che mai. Questi strumenti avanzati ci permettono di monitorare vasti spazi oceanici ad alta risoluzione, elaborando i dati provenienti da fonti remote come sensori e satelliti a velocità incredibili. 

Ad esempio, l'intelligenza artificiale può analizzare rapidamente le immagini satellitari e i dati dei sensori per identificare gli schemi che indicano i cambiamenti ambientali o le attività umane, come la pesca illegale o le fuoriuscite di petrolio, che potrebbero danneggiare queste aree protette e l'ecosistema marino in generale. Questa tecnologia migliora la nostra capacità di mantenere la salute delle aree marine protette (AMP), consentendo interventi tempestivi e sforzi di conservazione più efficaci. Ocean Mind, un'organizzazione no-profit con sede nel Regno Unito, ha contribuito con successo all'identificazione dei potenziali rischi di pesca illegale, non dichiarata e non regolamentata (INN) all'interno della Riserva Marina dell'Isola di Pitcairn nell'arco di cinque anni.

Figura 4. Visione computerizzata che monitora l'ambiente marino.

Sostenere la ricerca marina

La tecnologia AI sta diventando uno strumento fondamentale per la ricerca marina, offrendo una serie di funzionalità che migliorano in modo significativo la nostra comprensione e gestione degli ecosistemi marini. Ecco alcuni dei modi principali in cui l'IA è in grado di supportare la ricerca marina:

  • Valutazione della biodiversità: L'analisi delle immagini e dei suoni, basata sull'intelligenza artificiale, può identificare con precisione le specie marine da fotografie, video e registrazioni acustiche. Questa tecnologia è essenziale per tracciare le popolazioni di specie e valutare la biodiversità. L'intelligenza artificiale può anche generare mappe dettagliate degli habitat marini, evidenziando le aree di importanza ecologica e identificando le regioni che richiedono sforzi di conservazione.
  • Migliorare i modelli predittivi: L'intelligenza artificiale può utilizzare algoritmi di apprendimento automatico per creare modelli predittivi in grado di prevedere i cambiamenti negli ecosistemi marini. Questi modelli possono aiutare i ricercatori a prevedere e mitigare l'impatto di fattori di stress ambientale, come il cambiamento climatico e l'inquinamento. The Ocean Cleanup, un'organizzazione no-profit che si occupa di rimuovere la plastica dagli oceani, ha collaborato con Deeper Insights per sviluppare un sistema avanzato di intelligenza artificiale per individuare e proteggere la vita marina. Questo sistema dovrebbe includere modelli di analisi predittiva per gli ecosistemi marini.

Nel complesso, l'IA contribuisce in modo significativo a potenziare gli sforzi di conservazione migliorando l'efficienza e l'efficacia dell'elaborazione e della gestione dei dati. Automatizzando la raccolta e l'analisi dei dati ecologici, l'IA riduce il tempo necessario per trasformare i dati sul campo in informazioni utili. Ciò consente ai responsabili della conservazione di prendere rapidamente decisioni informate, di adattare le azioni necessarie in tempo reale e di allocare meglio le risorse.

Il peso dell'intelligenza artificiale nell'industria marittima

Nell'esplorare il ruolo dell'IA nell'industria marittima, è essenziale considerarne sia i benefici che le sfide. Se da un lato l'IA offre un monitoraggio migliore, un'accuratezza dei dati e pratiche sostenibili, dall'altro comporta costi elevati, problemi etici e una dipendenza dalla tecnologia. Vediamo i pro e i contro per capire l'impatto dell'IA sul settore marittimo.

Iniziamo con alcuni benefici chiave:

Monitoraggio e applicazione rafforzati

  • Tracciamento e conformità in tempo reale: L'intelligenza artificiale può migliorare la capacità delle autorità di tracciare i movimenti delle imbarcazioni in tempo reale e di monitorare il rispetto delle normative, individuando anche le attività di pesca illegali.
  • Analisi completa dei dati: L'intelligenza artificiale è in grado di analizzare i dati provenienti da satelliti, droni e sensori in modo più rapido e preciso rispetto agli esseri umani, assicurando un'accurata supervisione e protezione dell'ambiente.

Miglioramento della precisione dei dati e del processo decisionale

  • Elaborazione di precisione dei dati: L'intelligenza artificiale elabora grandi serie di dati con grande precisione, consentendo una raccolta accurata dei dati, riducendo al minimo gli errori e garantendo un'analisi affidabile per prendere decisioni informate.
  • Modelli predittivi e supporto normativo: L'intelligenza artificiale è in grado di analizzare le dinamiche delle popolazioni ittiche e i cambiamenti ambientali, fornendo stime accurate che aiutano a stabilire limiti di cattura sostenibili e a sviluppare strategie di conservazione efficaci. Se da un lato l'intelligenza artificiale è in grado di prevedere le tendenze ambientali, dall'altro offre anche conteggi precisi delle popolazioni ittiche, garantendo che le misure normative si basino su dati solidi. Questa duplice capacità migliora la nostra capacità di gestire le risorse marine in modo sostenibile.
  • Gestione proattiva: Gli approfondimenti generati dall'intelligenza artificiale riducono l'errore umano e supportano il processo decisionale proattivo, consentendo interventi tempestivi basati su dati accurati e aggiornati e analisi predittive.

Promozione di pratiche sostenibili

  • Ottimizzazione delle operazioni e riduzione delle catture accessorie: L'intelligenza artificiale ottimizza le operazioni di pesca per ridurre l'impatto ambientale prevedendo i tempi e i luoghi ottimali per la pesca, riducendo così al minimo le catture accessorie e garantendo raccolti più mirati e sostenibili.
  • Sviluppo di tecnologie eco-compatibili: AI sostiene la creazione di metodi e tecnologie eco-compatibili, incoraggiando pratiche di pesca efficienti e responsabili. Ciò include lo sviluppo di tecniche di acquacoltura di precisione e la promozione di iniziative di ripristino degli habitat per mantenere sani gli ecosistemi marini.

Questi vantaggi evidenziano il potenziale di trasformazione dell'IA nel migliorare la sostenibilità e l'efficacia dell'industria marittima. Tuttavia, l'implementazione della tecnologia AI presenta diverse sfide significative. Queste includono:

Alti costi iniziali di implementazione

  • Requisiti di investimento: L'implementazione della tecnologia AI nel settore marittimo richiede ingenti investimenti iniziali in hardware, software e formazione. I costi iniziali possono essere limitati per le organizzazioni più piccole e per i Paesi in via di sviluppo, limitandone l'adozione su larga scala.
  • Sviluppo dell'infrastruttura: La creazione delle infrastrutture necessarie per l'IA, come sistemi di raccolta dati, internet ad alta velocità e potenza di calcolo, si aggiunge all'onere finanziario. Questo può essere un ostacolo significativo, soprattutto nelle regioni remote o sottosviluppate.

Dipendenza dalla tecnologia e potenziali fallimenti

  • Problemi di affidabilità: La dipendenza dell'industria marittima dalla tecnologia AI introduce rischi legati a guasti o malfunzionamenti del sistema. Gli inconvenienti tecnici possono causare interruzioni operative e perdite finanziarie significative.
  • Carenze di competenze: L'implementazione e la manutenzione dei sistemi di IA richiedono conoscenze e competenze specialistiche. È necessaria una formazione e un addestramento continui per garantire che la forza lavoro sia in grado di gestire e utilizzare efficacemente le tecnologie di IA.
  • Adattabilità: I rapidi progressi della tecnologia AI fanno sì che i sistemi possano diventare rapidamente obsoleti. Per mantenere i sistemi di IA aggiornati ed efficaci sono necessari continui aggiornamenti e adattamenti, che possono essere impegnativi e richiedere molte risorse.

Problemi etici e di privacy

  • Privacy dei dati: I sistemi di intelligenza artificiale si basano su grandi quantità di dati, sollevando preoccupazioni sulla privacy e sulla sicurezza delle informazioni sensibili. Nel settore marittimo, i problemi di privacy possono derivare dalla raccolta e dall'utilizzo di dati relativi ai movimenti delle navi, alle attività di pesca e al monitoraggio ambientale. Garantire che la raccolta e l'utilizzo dei dati siano conformi alle leggi e ai regolamenti sulla privacy è fondamentale per proteggere le persone, le aziende e le informazioni proprietarie. Mentre i dati sulla fauna selvatica possono essere pubblici, i dati operativi delle imbarcazioni e le pratiche di pesca specifiche possono essere sensibili e richiedono una gestione attenta.

Queste sfide evidenziano la necessità di un'attenta pianificazione e gestione per garantire il successo dell'integrazione dell'IA nel settore marittimo. Affrontare questi problemi è fondamentale per sfruttare appieno il potenziale dell'IA e mitigare i rischi.

Il futuro dell'intelligenza artificiale nell'industria marittima

Navi autonome

Un'idea interessante che potrebbe diventare realtà nel prossimo futuro è lo sviluppo di navi autonome guidate dall'intelligenza artificiale. Si tratta dello sviluppo di navi in grado di operare autonomamente senza l'intervento umano, utilizzando sistemi avanzati di intelligenza artificiale per la navigazione, il processo decisionale e le operazioni. Queste navi hanno il potenziale per cambiare il settore della navigazione e della pesca, aumentando l'efficienza, riducendo gli errori umani e minimizzando l'impatto ambientale. Una delle aziende leader in questo progetto è Rolls-Royce, che sta portando avanti la tecnologia attraverso il suo programma Ship Intelligence. Inoltre, ProMare, un'organizzazione no-profit americana, ha avviato un progetto navale indipendente chiamato "The Mayflower" in collaborazione con IBM.

Figura 5. Nave di ricerca autonoma "Mayflower".

Miglioramento del monitoraggio ambientale

I progressi nei modelli di computer vision come il modello YOLO (You Only Look Once), una tecnologia all'avanguardia di rilevamento degli oggetti da parte dell'intelligenza artificiale, possono portare a un migliore monitoraggio degli ambienti marini. Questi progressi permetteranno di individuare tempestivamente le minacce ambientali, come la pesca illegale e l'inquinamento, consentendo risposte più efficaci e la protezione degli ecosistemi marini.

Conclusione

L'intelligenza artificiale ha trasformato il settore marittimo migliorando il monitoraggio, l'applicazione, l'accuratezza dei dati e le pratiche sostenibili. Tecnologie come il tracciamento in tempo reale, l'analisi predittiva e modelli avanzati come YOLOv8 ci hanno fornito approfondimenti e controllo senza precedenti sugli ambienti marini. 

Tuttavia, pur accogliendo questi progressi tecnologici, è essenziale bilanciarli con gli sforzi di conservazione. Garantire che la tecnologia supporti e migliori la conservazione senza causare danni è fondamentale per una gestione sostenibile ed efficace delle risorse marine, salvaguardando i nostri oceani per le generazioni future. Questa sinergia tra IA e conservazione promette un futuro marittimo più sano.

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