Искусственный интеллект в оценке запасов минтая
Искусственный интеллект в оценке запасов минтая
В последние годы искусственный интеллект (ИИ) стал неотъемлемой частью многих отраслей, и рыболовство не стало исключением. Научный центр рыболовства Аляски активно использует ИИ для оценки численности минтая, что позволяет значительно повысить точность и эффективность исследований.
Инновации в оценке запасов
По словам доктора Джеймса Торсона, работающего в этом центре, традиционные методы оценки запасов, основанные на данных, собранных учеными и рыбаками, дополняются новыми аналитическими подходами, основанными на ИИ. Это позволяет создать более точные модели распределения видов (SDM), которые помогают в оценке запасов не только минтая, но и других важных видов, таких как треска и желтоперая камбала.
Торсон подчеркивает, что использование ИИ может повысить эффективность исследований на 20%. Это особенно важно, учитывая высокую стоимость таких исследований. Например, в 2010 году в северной части Берингова моря были зафиксированы очень низкие запасы минтая и других видов, тогда как в 2017 году, по итогам повторного анализа, объем популяции значительно увеличился. Это подчеркивает важность постоянного мониторинга и адаптации методов оценки запасов.
Как работает модель распределения видов?
Модель распределения видов (SDM) использует данные о температуре воды, солености и других экологических факторах для прогнозирования местонахождения и численности популяций. С помощью ИИ ученые могут анализировать большие объемы данных, выявлять закономерности и делать более точные прогнозы о распределении рыбных запасов. Это особенно актуально в условиях изменения климата, когда привычные места обитания рыб могут меняться.
Торсон объясняет, что, хотя мы не можем вернуться в прошлое и точно узнать, каковы были условия в 2016 году, современные модели позволяют оценить, где находилась холодная вода и как это могло повлиять на распределение популяций. Таким образом, ИИ становится важным инструментом для понимания динамики экосистем.
Берингово море: стратегическая зона для рыбаков
Берингово море — это не только единственный район промысла для американских рыбаков, но и ключевая зона для российских рыболовов. Россия остается мировым лидером по добыче минтая, обеспечивая более 50% мирового улова, в основном в Охотском море. По состоянию на 3 декабря, общий вылов минтая в России превысил 1,84 миллиона тонн, что на 1% выше, чем в прошлом году.
Это подчеркивает важность сотрудничества и обмена данными между странами, особенно в условиях, когда запасы рыбы становятся все более уязвимыми из-за изменения климата и человеческой деятельности.
Использование искусственного интеллекта в оценке запасов минтая открывает новые горизонты для рыбного хозяйства. Это не только повышает точность научных исследований, но и способствует более устойчивому управлению рыбными ресурсами. В условиях глобальных изменений, таких как изменение климата, такие инновации становятся особенно важными для сохранения экосистем и обеспечения продовольственной безопасности.
ИИ не просто инструмент, а ключевой фактор, который может изменить подход к рыбному хозяйству, делая его более эффективным и устойчивым.
Источник: fish-info.ru
Инновации в оценке запасов
По словам доктора Джеймса Торсона, работающего в этом центре, традиционные методы оценки запасов, основанные на данных, собранных учеными и рыбаками, дополняются новыми аналитическими подходами, основанными на ИИ. Это позволяет создать более точные модели распределения видов (SDM), которые помогают в оценке запасов не только минтая, но и других важных видов, таких как треска и желтоперая камбала.
Торсон подчеркивает, что использование ИИ может повысить эффективность исследований на 20%. Это особенно важно, учитывая высокую стоимость таких исследований. Например, в 2010 году в северной части Берингова моря были зафиксированы очень низкие запасы минтая и других видов, тогда как в 2017 году, по итогам повторного анализа, объем популяции значительно увеличился. Это подчеркивает важность постоянного мониторинга и адаптации методов оценки запасов.
Как работает модель распределения видов?
Модель распределения видов (SDM) использует данные о температуре воды, солености и других экологических факторах для прогнозирования местонахождения и численности популяций. С помощью ИИ ученые могут анализировать большие объемы данных, выявлять закономерности и делать более точные прогнозы о распределении рыбных запасов. Это особенно актуально в условиях изменения климата, когда привычные места обитания рыб могут меняться.
Торсон объясняет, что, хотя мы не можем вернуться в прошлое и точно узнать, каковы были условия в 2016 году, современные модели позволяют оценить, где находилась холодная вода и как это могло повлиять на распределение популяций. Таким образом, ИИ становится важным инструментом для понимания динамики экосистем.
Берингово море: стратегическая зона для рыбаков
Берингово море — это не только единственный район промысла для американских рыбаков, но и ключевая зона для российских рыболовов. Россия остается мировым лидером по добыче минтая, обеспечивая более 50% мирового улова, в основном в Охотском море. По состоянию на 3 декабря, общий вылов минтая в России превысил 1,84 миллиона тонн, что на 1% выше, чем в прошлом году.
Это подчеркивает важность сотрудничества и обмена данными между странами, особенно в условиях, когда запасы рыбы становятся все более уязвимыми из-за изменения климата и человеческой деятельности.
Использование искусственного интеллекта в оценке запасов минтая открывает новые горизонты для рыбного хозяйства. Это не только повышает точность научных исследований, но и способствует более устойчивому управлению рыбными ресурсами. В условиях глобальных изменений, таких как изменение климата, такие инновации становятся особенно важными для сохранения экосистем и обеспечения продовольственной безопасности.
ИИ не просто инструмент, а ключевой фактор, который может изменить подход к рыбному хозяйству, делая его более эффективным и устойчивым.
Источник: fish-info.ru
Напишите комментарий
