Denizcilik sektörü, uluslararası ticareti kolaylaştıran, ticari balıkçılık yoluyla gıda güvenliği sağlayan ve dünya çapında milyonlarca işi destekleyen küresel ekonominin temel taşlarından biridir. Zaman içinde bu endüstri, verimliliği ve sürdürülebilirliği artırmak için ileri teknolojileri entegre ederek önemli ölçüde gelişmiştir.

Deniz koruma çabaları başlangıçta temel gözlemsel çalışmalara odaklanmıştır. Zaman içinde uzaktan algılama, genetik analiz ve ekosistem modellemesi gibi sofistike yöntemleri de içerecek şekilde gelişmiştir. Koruma çabaları, basit koruma alanlarından, deniz koruma alanlarının (MPA'lar) oluşturulmasını ve kritik habitatların restorasyonunu içeren kapsamlı deniz mekansal planlamasına kadar genişlemiştir. Günümüzde, deniz biyoçeşitliliğini daha da etkili bir şekilde izlemek ve korumak için Yapay Zeka (AI) kullanılmaktadır.

YZ, aşırı avlanma, yasadışı balıkçılık ve çevresel etkiler gibi zorlukları ele alarak balıkçılık endüstrisini yeniden şekillendirme potansiyeline sahiptir. Ayrıca YZ, su altı koruma alanlarının izlenmesinden deniz araştırmalarının desteklenmesine kadar deniz koruma çabalarında çok önemli bir rol oynayabilir. 

Bu makale, yapay zekanın denizcilik sektörünü nasıl dönüştürdüğünü, balıkçılık sektörü ve denizciliğin korunması üzerindeki etkisine odaklanarak incelemekte ve hem faydalarını hem de karşılaşılan zorlukları vurgulamaktadır.

Balıkçılık Sektöründe Yapay Zeka

Teknoloji denizcilik sektöründe her zaman çok önemli bir rol oynamıştır. Radarlar gibi gemideki ekipmanlardan gelişmiş navigasyon sistemlerinin geliştirilmesine kadar, denizcilik dünyası çeşitli operasyonları iyileştirmek ve kolaylaştırmak için sürekli olarak yeni teknolojileri benimsemiştir. Bu ilerlemelere rağmen, sektör hala çeşitli zorluklarla karşı karşıya. Peki, yapay zeka nasıl yardımcı olabilir?

Bu bölümde, balıkçılık sektöründeki bazı zorlukları ve yapay zeka teknolojilerinin bunları nasıl çözebileceğini ele alacağız. Şu anda, balıkçılık endüstrisi aşağıdakiler de dahil olmak üzere birçok sorunla karşı karşıyadır:

Bycatch

Hedef dışı av, hedef dışı türlerin kasıtsız olarak yakalanmasıdır ve ekosistemler için zararlı ve savurgan olabilir. Bir hedef dışı av raporuna göre, küresel hedef dışı av, dünya avcılığının %40'ını oluşturabilir ve yılda toplam 63 milyar pound'a ulaşabilir. Bu büyük miktardaki hedef dışı av, hedef dışı birçok türün ölümüne, deniz ekosistemlerinin bozulmasına ve kaynakların israf edilmesine yol açabilir.

gibi bilgisayarla görme modellerinin kullanılması Ultralytics YOLOv8örneğin, bu sorunu hafifletmeye yardımcı olabilir. Bu yapay zeka modellerinin balıkçılık teçhizatındaki kameralara entegre edilmesi, hedef ve hedef olmayan türlerin gerçek zamanlı olarak belirlenmesine ve ayırt edilmesine yardımcı olabilir. Bu teknoloji, balıkçılara anında geri bildirim sağlamak için nesne algılama ve segmentasyon gibi görevler için eğitilebilir ve böylece balıkçıların hedef dışı avı azaltmak için yöntemlerini değiştirmelerine olanak tanıyabilir.

‍

Stok Değerlendirme ve Yönetimi

Balık stoklarının doğru bir şekilde değerlendirilmesi, etkili balıkçılık yönetimi için gereklidir, ancak geleneksel yöntemler genellikle yavaş ve kesin değildir. Yapay zeka modelleri, balık popülasyonlarının doğru tahminlerini sağlamak için su altı dronları, sonar ve uzaktan algılama gibi kaynaklardan gelen büyük veri kümelerini işleyebilir. Bu da uygun av limitlerinin belirlenmesine ve stokların daha etkin bir şekilde yönetilmesine yardımcı olur.

gibi modellerin nasıl kullanıldığına dair bir başka örnek YOLOv8 balık popülasyonlarını gerçek zamanlı olarak izleyerek ve sayarak stok değerlendirmesine ve yönetimine yardımcı olabilir. Bu modeller su altı görüntülerini analiz ederek farklı türleri doğru bir şekilde tanımlayabilir ve sayılarını sayarak balık stoklarının yönetimi için kritik veriler sağlayabilir.

‍

Plastik Kirliliği

Okyanustaki plastik kirliliği, mercan resifleri ve deniz çayırı yatakları gibi habitatlara önemli ölçüde zarar veren ve deniz hayvanlarına zarar veren, deniz yaşamını etkileyen en önemli sorunlardan biridir. Denizleri koruma amaçlı bir yardım kuruluşu olan Surfers Against Sewage tarafından hazırlanan bir rapora göre, her yıl 12 milyon ton plastik okyanusa atılmaktadır. 

Yapay zeka, okyanustaki plastik nesneleri yüksek hassasiyetle hızlı bir şekilde tanımlayarak ve zamanında temizleme operasyonlarına olanak sağlayarak bu sorunun ele alınmasında önemli bir rol oynayabilir. Bu proaktif yaklaşım, çevresel etkinin azaltılmasına ve deniz ekosistemlerinin daha etkili bir şekilde korunmasına yardımcı olabilir.

‍

Yapay Zeka ve Denizciliğin Korunması

Deniz koruma, okyanus ekosistemlerinin ve deniz yaşamının korunmasını ve muhafaza edilmesini gerektirir. Bu, deniz araştırmalarından habitat restorasyonuna, kirlilik kontrolüne ve türlerin korunmasına kadar birçok yönü ve rolü içerir. YZ'nin balıkçılık sektöründeki rolüne değindikten sonra, YZ'nin denizlerin korunmasına nasıl önemli ölçüde katkıda bulunabileceğine bir göz atalım.

Sualtı Koruma Alanlarının İzlenmesi

Yapay zeka teknolojisi, su altı koruma alanlarını izleme şeklimizi dönüştürüyor. Yapay zeka güdümlü otomatik sistemlerin yardımıyla, deniz koruma uzmanları verileri daha önce hiç olmadığı kadar verimli ve doğru bir şekilde toplayabilir ve analiz edebilir. Bu gelişmiş araçlar, sensörler ve uydular gibi uzak kaynaklardan gelen verileri inanılmaz hızlarda işleyerek geniş okyanus alanlarını yüksek çözünürlükle izlememize olanak tanıyor. 

Örneğin, yapay zeka uydu görüntülerini ve sensör verilerini hızlı bir şekilde analiz ederek, bu koruma alanlarına ve genel olarak deniz ekosistemine zarar verebilecek çevresel değişiklikleri veya yasadışı balıkçılık veya petrol sızıntıları gibi insan faaliyetlerini gösteren kalıpları belirleyebilir. Bu teknoloji, deniz koruma alanlarının (MPA) sağlığını koruma yeteneğimizi geliştirerek zamanında müdahalelere ve daha etkili koruma çabalarına olanak tanır. Birleşik Krallık merkezli kar amacı gütmeyen bir kuruluş olan Ocean Mind, beş yıl boyunca Pitcairn Adası Deniz Koruma Alanı içindeki potansiyel yasadışı, bildirilmemiş ve düzenlenmemiş (IUU) balıkçılık risklerinin belirlenmesine başarıyla yardımcı oldu.

‍

Deniz Araştırmalarını Desteklemek

Yapay zeka teknolojisi, deniz ekosistemlerini anlamamızı ve yönetmemizi önemli ölçüde geliştiren bir dizi yetenek sunarak deniz araştırmalarında çok önemli bir araç haline geliyor. İşte yapay zekanın deniz araştırmalarını destekleyebilmesinin bazı temel yolları:

• Biyoçeşitlilik değerlendirmesi: Yapay zeka destekli görüntü ve ses analizi, fotoğraflardan, videolardan ve akustik kayıtlardan deniz türlerini doğru bir şekilde tanımlayabilir. Bu teknoloji, tür popülasyonlarını izlemek ve biyoçeşitliliği değerlendirmek için gereklidir. Yapay zeka ayrıca deniz habitatlarının ayrıntılı haritalarını oluşturabilir, ekolojik öneme sahip alanları vurgulayabilir ve koruma çabaları gerektiren bölgeleri belirleyebilir.

• Tahmine dayalı modellerin geliştirilmesi: Yapay zeka, deniz ekosistemlerindeki değişiklikleri tahmin edebilen öngörücü modeller oluşturmak için makine öğrenimi algoritmalarını kullanabilir. Bu modeller, araştırmacıların iklim değişikliği ve kirlilik gibi çevresel stres faktörlerinin etkilerini öngörmelerine ve azaltmalarına yardımcı olabilir. Okyanus plastiğini temizlemeye odaklanan ve kâr amacı gütmeyen bir kuruluş olan Ocean Cleanup, deniz yaşamını tespit etmeye ve korumaya yönelik gelişmiş bir yapay zekâ sistemi geliştirmek için Deeper Insights ile ortaklık kurdu. Bu sistemin deniz ekosistemleri için öngörücü analitik modelleri içermesi bekleniyor.

Genel olarak YZ, veri işleme ve yönetiminin verimliliğini ve etkinliğini artırarak koruma çabalarının geliştirilmesine önemli ölçüde katkıda bulunur. Ekolojik verilerin toplanmasını ve analizini otomatikleştiren YZ, saha verilerini eyleme geçirilebilir içgörülere dönüştürmek için gereken süreyi azaltır. Bu, koruma yöneticilerinin hızlı bir şekilde bilinçli kararlar almasını, gerekli eylem planını gerçek zamanlı olarak uyarlamasını ve kaynakları daha iyi tahsis etmesini sağlar.

Denizcilik Sektöründe Yapay Zekanın Ağırlığı

Yapay zekanın denizcilik sektöründeki rolünü keşfederken, hem faydalarını hem de zorluklarını göz önünde bulundurmak çok önemlidir. Yapay zeka gelişmiş izleme, veri doğruluğu ve sürdürülebilir uygulamalar sunarken, aynı zamanda yüksek maliyetler, etik kaygılar ve teknolojiye bağımlılığı da beraberinde getiriyor. Yapay zekanın denizcilik sektörü üzerindeki tam etkisini anlamak için bu artıları ve eksileri inceleyelim.

Bazı temel faydalarla başlayalım:

Gelişmiş İzleme ve Uygulama

• Gerçek zamanlı takip ve uyumluluk: Yapay zeka, yetkililerin gemi hareketlerini gerçek zamanlı olarak takip etme ve yasadışı balıkçılık faaliyetlerini tespit etmek de dahil olmak üzere düzenlemelere uyumu izleme becerilerini geliştirebilir.
• Kapsamlı veri analizi: Yapay zeka, uydulardan, insansız hava araçlarından ve sensörlerden gelen verileri insanlardan daha hızlı ve daha yüksek hassasiyetle analiz edebilir, böylece çevrenin kapsamlı bir şekilde denetlenmesini ve korunmasını sağlayabilir.

Geliştirilmiş Veri Doğruluğu ve Karar Alma

• Hassas veri işleme: Yapay zeka, büyük veri kümelerini yüksek hassasiyetle işleyerek doğru veri toplanmasını sağlar, hataları en aza indirir ve bilinçli kararlar için güvenilir analiz sağlar.
• Tahmine dayalı modeller ve düzenleyici destek: Yapay zeka, balık popülasyonu dinamiklerini ve çevresel değişiklikleri analiz ederek sürdürülebilir avlanma limitlerinin belirlenmesine ve etkili koruma stratejilerinin geliştirilmesine yardımcı olmak için doğru tahminler sağlayabilir. Yapay zeka çevresel eğilimleri tahmin edebilirken, aynı zamanda balık popülasyonlarının kesin sayımlarını sunarak düzenleyici önlemlerin sağlam verilere dayanmasını sağlar. Bu ikili yetenek, deniz kaynaklarını sürdürülebilir bir şekilde yönetme kabiliyetimizi artırır.
• Proaktif yönetim: Yapay zeka tarafından üretilen içgörüler, insan hatasını azaltır ve proaktif karar vermeyi destekleyerek doğru, güncel verilere ve tahmine dayalı analizlere dayalı zamanında müdahalelere olanak tanır.

Sürdürülebilir Uygulamaların Teşviki

• Operasyon optimizasyonu ve hedef dışı avın azaltılması: Yapay zeka, balıkçılık için en uygun zamanları ve yerleri tahmin ederek çevresel etkiyi azaltmak için balıkçılık operasyonlarını optimize eder, böylece hedef dışı avı en aza indirir ve daha hedefli ve sürdürülebilir hasat sağlar.
• Çevre dostu teknolojilerin geliştirilmesi: AI, verimli ve sorumlu balıkçılık uygulamalarını teşvik ederek çevre dostu yöntem ve teknolojilerin oluşturulmasını destekler. Bu, hassas su ürünleri yetiştiriciliği tekniklerinin geliştirilmesini ve sağlıklı deniz ekosistemlerinin sürdürülmesi için habitat restorasyon çabalarının teşvik edilmesini içerir.

Bu faydalar, denizcilik sektörünün sürdürülebilirliğini ve etkinliğini artırmada yapay zekanın dönüştürücü potansiyelini vurgulamaktadır. Bununla birlikte, YZ teknolojisinin uygulanması bazı önemli zorlukları da beraberinde getirmektedir. Bunlar arasında şunlar yer almaktadır:

Yüksek İlk Uygulama Maliyetleri

• Yatırım gereksinimleri: Denizcilik sektöründe yapay zeka teknolojisini uygulamak, donanım, yazılım ve eğitim için önemli miktarda ilk yatırım gerektirir. Başlangıç maliyetleri, daha küçük kuruluşlar ve gelişmekte olan ülkeler için kısıtlayıcı olabilir ve yaygın olarak benimsenmesini sınırlayabilir.
• Altyapı geliştirme: Yapay zeka için veri toplama sistemleri, yüksek hızlı internet ve bilgi işlem gücü gibi gerekli altyapının kurulması mali yükü artırmaktadır. Bu, özellikle uzak veya az gelişmiş bölgelerde önemli bir engel olabilir.

Teknolojiye Bağımlılık ve Potansiyel Başarısızlıklar

• Güvenilirlik sorunları: Denizcilik sektörünün yapay zeka teknolojisine olan bağımlılığı, sistem arızaları veya arızalarla ilişkili riskleri beraberinde getirmektedir. Teknik aksaklıklar önemli operasyonel aksaklıklara ve mali kayıplara yol açabilir.
• Beceri eksiklikleri: YZ sistemlerinin uygulanması ve bakımı özel bilgi ve beceriler gerektirmektedir. İşgücünün YZ teknolojilerini etkin bir şekilde yönetebilmesini ve kullanabilmesini sağlamak için sürekli eğitim ve öğretime ihtiyaç vardır.
• Uyarlanabilirlik: YZ teknolojisindeki hızlı gelişmeler, sistemlerin hızla güncelliğini yitirebileceği anlamına gelir. YZ sistemlerini güncel ve etkili tutmak için sürekli güncellemeler ve uyarlamalar gereklidir, bu da zorlayıcı ve kaynak yoğun olabilir.

Etik ve Gizlilik Kaygıları

• Veri gizliliği: YZ sistemleri büyük miktarda veriye dayanır ve hassas bilgilerin gizliliği ve güvenliği konusunda endişelere yol açar. Denizcilik sektöründe, gemi hareketleri, balıkçılık faaliyetleri ve çevresel izleme ile ilgili verilerin toplanması ve kullanılmasından veri gizliliği sorunları ortaya çıkabilir. Veri toplama ve kullanımının gizlilik yasaları ve yönetmeliklerine uygun olmasını sağlamak, bireyleri, şirketleri ve özel bilgileri korumak için çok önemlidir. Yaban hayatı verileri kamuya açık olsa da, gemilerden gelen operasyonel veriler ve belirli balıkçılık uygulamaları hassas olabilir ve dikkatli bir şekilde ele alınmasını gerektirebilir.

Bu zorluklar, yapay zekanın denizcilik sektörüne başarılı bir şekilde entegre edilmesini sağlamak için dikkatli bir planlama ve yönetim ihtiyacını vurgulamaktadır. Bu sorunların ele alınması, riskleri azaltırken yapay zekanın tüm potansiyelinden yararlanmak için çok önemlidir.

Denizcilik Sektöründe Yapay Zekanın Geleceği

Otonom Gemiler

Yakın gelecekte gerçeğe dönüşebilecek ilginç bir fikir de yapay zeka güdümlü otonom gemilerin geliştirilmesidir. Bu, navigasyon, karar verme ve operasyonlar için gelişmiş yapay zeka sistemlerini kullanarak insan müdahalesi olmadan bağımsız olarak çalışabilen gemilerin geliştirilmesini içerir. Verimliliği artırarak, insan hatasını azaltarak ve çevresel etkiyi en aza indirerek gemicilik ve balıkçılık sektörlerini değiştirme potansiyeline sahiptirler. Bu projede önde gelen şirketlerden biri, Gemi Zekası programı aracılığıyla teknolojiyi ilerleten Rolls-Royce'dur. Ayrıca, kar amacı gütmeyen bir Amerikan kuruluşu olan ProMare, IBM ile işbirliği içinde "The Mayflower" adlı bağımsız bir gemi projesi başlatmıştır.

‍

Geliştirilmiş Çevresel İzleme

Son teknoloji bir yapay zeka nesne algılama teknolojisi olan YOLO (You Only Look Once) modelleri gibi bilgisayarla görme modellerindeki ilerlemeler, deniz ortamlarının daha iyi izlenmesini sağlayabilir. Bu ilerlemeler, yasadışı balıkçılık ve kirlilik gibi çevresel tehditlerin zamanında tespit edilmesini sağlayarak daha etkili müdahalelere ve deniz ekosistemlerinin korunmasına olanak tanıyacaktır.

Sonuç

Yapay zeka, izleme, uygulama, veri doğruluğu ve sürdürülebilir uygulamaları geliştirerek denizcilik sektörünü dönüştürdü. Gerçek zamanlı izleme, tahmine dayalı analitik ve YOLOv8 gibi gelişmiş modeller gibi teknolojiler, bize deniz ortamları üzerinde benzeri görülmemiş içgörüler ve kontrol sağladı. 

Ancak, bu teknolojik gelişmeleri benimserken, bunları koruma çabalarıyla dengelemek çok önemlidir. Teknolojinin zarar vermeden korumayı desteklemesini ve geliştirmesini sağlamak, deniz kaynaklarının sürdürülebilir ve etkili yönetimi için çok önemlidir ve okyanuslarımızı gelecek nesiller için korur. Yapay zeka ve koruma arasındaki bu sinerji, daha sağlıklı bir denizcilik geleceği vaat ediyor.

Bilgisayarla görme alanındaki gelişmeleri merak mı ediyorsunuz? Topluluğumuza katılın ve en son güncellemeler için Ultralytics Dokümanlarımızı veya GitHub 'ı keşfedin. Yapay zeka uygulamaları hakkında daha fazla bilgi için Kendi Kendine Sürüş ve Sağlık Hizmetleri gibi daha fazla çözüme göz atın.