Khám phá cách AI có thể chuyển đổi hoạt động bảo tồn hàng hải thông qua giám sát thời gian thực, độ chính xác của dữ liệu và các hoạt động bền vững.
Ngành công nghiệp hàng hải là nền tảng của nền kinh tế toàn cầu, tạo thuận lợi cho thương mại quốc tế, cung cấp an ninh lương thực thông qua đánh bắt cá thương mại và hỗ trợ hàng triệu việc làm trên toàn thế giới. Theo thời gian, ngành công nghiệp này đã phát triển đáng kể, tích hợp các công nghệ tiên tiến để nâng cao hiệu quả và tính bền vững.
Nỗ lực bảo tồn hàng hải Ban đầu tập trung vào các nghiên cứu quan sát cơ bản. Theo thời gian, cuối cùng họ đã tiến bộ để bao gồm các phương pháp tinh vi như viễn thám, phân tích di truyền và mô hình hóa hệ sinh thái. Các nỗ lực bảo tồn đã mở rộng từ các khu bảo tồn đơn giản sang quy hoạch không gian biển toàn diện, liên quan đến việc tạo ra các khu bảo tồn biển (MPA) và phục hồi môi trường sống quan trọng. Ngày nay, Trí tuệ nhân tạo (AI) đang được sử dụng để tiếp tục giám sát và bảo vệ đa dạng sinh học biển hiệu quả hơn.
AI có tiềm năng định hình lại ngành công nghiệp đánh bắt cá bằng cách giải quyết những thách thức như đánh bắt quá mức, đánh bắt cá bất hợp pháp và tác động môi trường. Ngoài ra, AI có thể đóng một vai trò quan trọng trong các nỗ lực bảo tồn biển, từ giám sát các khu bảo tồn dưới nước đến hỗ trợ nghiên cứu biển.
Bài viết này khám phá cách AI đang biến đổi ngành hàng hải, tập trung vào tác động của nó đối với ngành đánh bắt cá và bảo tồn hàng hải, nêu bật cả lợi ích và thách thức liên quan.
Công nghệ luôn đóng một vai trò quan trọng trong ngành hàng hải. Từ các thiết bị trên tàu như radar đến sự phát triển của các hệ thống định vị tiên tiến, thế giới hàng hải đã liên tục chấp nhận các công nghệ mới để cải thiện và hợp lý hóa các hoạt động khác nhau. Bất chấp những tiến bộ này, ngành công nghiệp vẫn phải đối mặt với một số thách thức. Vậy, AI có thể giúp ích như thế nào?
Trong phần này, chúng tôi sẽ đề cập đến một số thách thức trong ngành đánh bắt cá và cách công nghệ AI có thể giải quyết chúng. Hiện nay, ngành đánh bắt cá phải đối mặt với nhiều vấn đề, bao gồm:
Bycatch là việc vô tình bắt giữ các loài không phải mục tiêu, có thể gây hại cho hệ sinh thái và lãng phí. Theo một báo cáo của bycatch, sản lượng đánh bắt phụ toàn cầu có thể chiếm tới 40% sản lượng đánh bắt của thế giới, tổng cộng 63 tỷ bảng mỗi năm. Lượng đánh bắt khổng lồ này có thể dẫn đến cái chết của nhiều loài không phải mục tiêu, phá vỡ hệ sinh thái biển và lãng phí tài nguyên.
Việc sử dụng các mô hình thị giác máy tính như Ultralytics YOLOv8, ví dụ, có thể giúp giảm thiểu vấn đề này. Tích hợp các mô hình AI này vào camera trên ngư cụ có thể giúp xác định và phân biệt giữa các loài mục tiêu và không phải mục tiêu trong thời gian thực. Công nghệ này có thể được đào tạo cho các nhiệm vụ như phát hiện và phân đoạn đối tượng để cung cấp phản hồi ngay lập tức cho ngư dân, cho phép họ sửa đổi phương pháp của mình để giảm đánh bắt.
Đánh giá chính xác trữ lượng cá là điều cần thiết để quản lý nghề cá hiệu quả, nhưng các phương pháp truyền thống thường chậm và không chính xác. Các mô hình AI có thể xử lý các bộ dữ liệu lớn từ các nguồn như máy bay không người lái dưới nước, sonar và viễn thám để cung cấp ước tính chính xác về quần thể cá. Điều này hỗ trợ trong việc thiết lập giới hạn đánh bắt thích hợp và quản lý trữ lượng hiệu quả hơn.
Một ví dụ khác về cách các mô hình thích YOLOv8 Có thể hỗ trợ đánh giá và quản lý trữ lượng bằng cách theo dõi và đếm quần thể cá trong thời gian thực. Bằng cách phân tích cảnh quay dưới nước, các mô hình này có thể xác định chính xác các loài khác nhau và kiểm đếm số lượng của chúng, cung cấp dữ liệu quan trọng để quản lý trữ lượng cá.
Ô nhiễm nhựa trong đại dương là một trong những vấn đề lớn ảnh hưởng đến sinh vật biển, gây thiệt hại đáng kể cho môi trường sống như rạn san hô và thảm cỏ biển, và gây hại cho động vật biển. Theo một báo cáo của Surfers Against Sewage, một tổ chức từ thiện bảo tồn biển, 12 triệu tấn nhựa gây sốc được đổ ra đại dương mỗi năm.
AI có thể đóng một vai trò quan trọng trong việc giải quyết vấn đề này bằng cách nhanh chóng xác định các vật thể nhựa trong đại dương với độ chính xác cao, cho phép các hoạt động làm sạch kịp thời. Cách tiếp cận chủ động này có thể giúp giảm thiểu tác động môi trường và bảo vệ hệ sinh thái biển hiệu quả hơn.
Bảo tồn biển đòi hỏi phải bảo vệ và bảo tồn các hệ sinh thái đại dương và sinh vật biển. Điều này có nhiều khía cạnh và vai trò khác nhau, từ nghiên cứu biển đến phục hồi môi trường sống, kiểm soát ô nhiễm và bảo vệ loài. Sau khi đề cập đến vai trò của AI trong ngành đánh bắt cá, chúng ta hãy xem AI có thể đóng góp đáng kể như thế nào vào việc bảo tồn biển.
Công nghệ AI đang thay đổi cách chúng ta giám sát các khu bảo tồn dưới nước. Với sự trợ giúp của các hệ thống tự động do AI điều khiển, các nhà bảo tồn biển có thể thu thập và phân tích dữ liệu hiệu quả và chính xác hơn bao giờ hết. Những công cụ tiên tiến này cho phép chúng tôi giám sát không gian đại dương rộng lớn với độ phân giải cao, xử lý dữ liệu từ các nguồn từ xa như cảm biến và vệ tinh với tốc độ đáng kinh ngạc.
Chẳng hạn, AI có thể nhanh chóng phân tích hình ảnh vệ tinh và dữ liệu cảm biến để xác định các mẫu cho thấy sự thay đổi môi trường hoặc hoạt động của con người, chẳng hạn như đánh bắt cá bất hợp pháp hoặc sự cố tràn dầu, có thể gây hại cho các khu vực được bảo vệ này và hệ sinh thái biển nói chung. Công nghệ này tăng cường khả năng duy trì sức khỏe của các khu bảo tồn biển (MPAs), cho phép can thiệp kịp thời và nỗ lực bảo tồn hiệu quả hơn. Ocean Mind, một tổ chức phi lợi nhuận có trụ sở tại Vương quốc Anh, đã hỗ trợ thành công trong việc xác định các rủi ro đánh bắt cá bất hợp pháp, không báo cáo và không theo quy định (IUU) tiềm ẩn trong Khu bảo tồn biển đảo Pitcairn trong khoảng thời gian năm năm.
Công nghệ AI đang trở thành một công cụ quan trọng trong nghiên cứu biển, cung cấp một loạt các khả năng giúp nâng cao đáng kể sự hiểu biết và quản lý của chúng ta về hệ sinh thái biển. Dưới đây là một số cách chính mà AI có thể hỗ trợ nghiên cứu biển:
Nhìn chung, AI góp phần đáng kể vào việc tăng cường các nỗ lực bảo tồn bằng cách nâng cao hiệu quả và hiệu quả của việc xử lý và quản lý dữ liệu. Bằng cách tự động hóa việc thu thập và phân tích dữ liệu sinh thái, AI giảm thời gian cần thiết để biến dữ liệu thực địa thành thông tin chi tiết có thể hành động. Điều này cho phép các nhà quản lý bảo tồn đưa ra quyết định sáng suốt một cách nhanh chóng, điều chỉnh quá trình hành động cần thiết trong thời gian thực và phân bổ nguồn lực tốt hơn.
Khi chúng ta khám phá vai trò của AI trong ngành hàng hải, điều cần thiết là phải xem xét cả lợi ích và thách thức của nó. Mặc dù AI cung cấp khả năng giám sát nâng cao, độ chính xác của dữ liệu và thực hành bền vững, nhưng nó cũng đi kèm với chi phí cao, mối quan tâm về đạo đức và sự phụ thuộc vào công nghệ. Hãy đi sâu vào những ưu và nhược điểm này để hiểu tác động đầy đủ của AI đối với lĩnh vực hàng hải.
Hãy bắt đầu với một số lợi ích chính:
Những lợi ích này làm nổi bật tiềm năng biến đổi của AI trong việc tăng cường tính bền vững và hiệu quả của ngành hàng hải. Tuy nhiên, việc triển khai công nghệ AI đặt ra một số thách thức đáng kể. Chúng bao gồm:
Những thách thức này nhấn mạnh sự cần thiết phải lập kế hoạch và quản lý cẩn thận để đảm bảo tích hợp thành công AI trong ngành hàng hải. Giải quyết những vấn đề này là rất quan trọng để khai thác toàn bộ tiềm năng của AI trong khi giảm thiểu rủi ro.
Một ý tưởng thú vị có thể trở thành hiện thực trong tương lai gần là sự phát triển của các tàu tự trị do AI điều khiển. Điều này liên quan đến việc phát triển các tàu có thể hoạt động độc lập mà không cần sự can thiệp của con người, sử dụng các hệ thống AI tiên tiến để điều hướng, ra quyết định và hoạt động. Chúng có tiềm năng thay đổi ngành vận tải biển và đánh bắt cá bằng cách tăng hiệu quả, giảm lỗi của con người và giảm thiểu tác động môi trường. Một trong những công ty hàng đầu trong dự án này là Rolls-Royce, công ty đang cải tiến công nghệ thông qua chương trình Ship Intelligence. Ngoài ra, ProMare, một tổ chức phi lợi nhuận của Mỹ, đã khởi xướng một dự án tàu độc lập có tên "The Mayflower" hợp tác với IBM.
Những tiến bộ trong các mô hình thị giác máy tính như YOLO (Bạn chỉ nhìn một lần) Các mô hình, một công nghệ phát hiện đối tượng AI hiện đại, có thể dẫn đến việc giám sát môi trường biển tốt hơn. Những tiến bộ này sẽ cho phép phát hiện kịp thời các mối đe dọa môi trường, chẳng hạn như đánh bắt cá bất hợp pháp và ô nhiễm, cho phép phản ứng hiệu quả hơn và bảo vệ các hệ sinh thái biển.
AI đã biến đổi ngành hàng hải bằng cách tăng cường giám sát, thực thi, độ chính xác của dữ liệu và các hoạt động bền vững. Các công nghệ như theo dõi thời gian thực, phân tích dự đoán và các mô hình nâng cao như YOLOv8 đã cho chúng ta những hiểu biết và kiểm soát chưa từng có đối với môi trường biển.
Tuy nhiên, trong khi nắm bắt những tiến bộ công nghệ này, điều cần thiết là phải cân bằng chúng với các nỗ lực bảo tồn. Đảm bảo rằng công nghệ hỗ trợ và tăng cường bảo tồn mà không gây hại là rất quan trọng để quản lý bền vững và hiệu quả tài nguyên biển, bảo vệ đại dương của chúng ta cho các thế hệ tương lai. Sức mạnh tổng hợp giữa AI và bảo tồn hứa hẹn về một tương lai hàng hải lành mạnh hơn.
Bạn tò mò về những tiến bộ của thị giác máy tính? Tham gia cộng đồng của chúng tôi và khám phá Ultralytics Tài liệu hoặc GitHub để biết các bản cập nhật mới nhất. Để biết thêm về các ứng dụng AI, hãy xem thêm các giải pháp như Tự lái và Chăm sóc sức khỏe.
Bắt đầu hành trình của bạn với tương lai của machine learning
