Российскими учёными разработана система оперативного прогноза промысла на основе методов ИИ
Учёные центра цифровизации рыбохозяйственных исследований Азово-Черноморского филиала Всероссийского НИИ рыбного хозяйства и океанографии (ВНИРО) разработали систему оперативного прогноза благоприятных промысловых районов добычи хамсы в территориальных водах России в Чёрном море.
Разработанная система позволяет заблаговременно определять наиболее благоприятные места для осуществления тралового лова хамсы.
Разработка выполнена на основе методов машинного обучения и искусственного интеллекта. Для решения задачи прогнозирования на основе многолетних данных мониторинга промысла и состояния среды обитания была обучена математическая модель типа «случайный лес», которая в ходе тестирования и диагностики показала высокую прогностическую надёжность пространственного прогноза. Точность прогноза составляет 84 %.
«Разработанный сервис является лишь небольшим шагом вперёд на пути применения инновационных подходов на базе искусственного интеллекта. Применение таких методов впервые позволило учесть влияние средовых факторов и надёжно описать закономерности миграции хамсы и её промысла с горизонтом прогноза 3-ое суток», – сообщил начальник отдела информационно-математических технологий Азово-Черноморского филиала ВНИРО Сергей Кульба.
Источник: vniro.ru
Разработанная система позволяет заблаговременно определять наиболее благоприятные места для осуществления тралового лова хамсы.
Разработка выполнена на основе методов машинного обучения и искусственного интеллекта. Для решения задачи прогнозирования на основе многолетних данных мониторинга промысла и состояния среды обитания была обучена математическая модель типа «случайный лес», которая в ходе тестирования и диагностики показала высокую прогностическую надёжность пространственного прогноза. Точность прогноза составляет 84 %.
«Разработанный сервис является лишь небольшим шагом вперёд на пути применения инновационных подходов на базе искусственного интеллекта. Применение таких методов впервые позволило учесть влияние средовых факторов и надёжно описать закономерности миграции хамсы и её промысла с горизонтом прогноза 3-ое суток», – сообщил начальник отдела информационно-математических технологий Азово-Черноморского филиала ВНИРО Сергей Кульба.
Источник: vniro.ru
ПАРТНЁРЫ ПРОЕКТА
Новости
Горбушовая путина в Заполярье: условия и прогнозы на 2023 год
27.05.2026 5Состояние экосистемы Баренцева моря: совместные усилия России и Норвегии
27.05.2026 5Зарыбление рек Камчатки: важный шаг к восстановлению популяции кеты
27.05.2026 4АДМ: задачи и направления на 2026 год
27.05.2026 5Новые ниши для российской продукции: на Рыбном клубе рассказали о программе по продвижению икры минтая в Китае
27.05.2026 5Оперативные данные: российские рыбаки выловили более 1,9 млн тонн с начала года
27.05.2026 5Инспекторы рыбоохраны получили больше полномочий для защиты краснокнижных рыб
27.05.2026 5Поддержка мясной отрасли Индии: вызовы и решения
27.05.2026 28Азербайджанская аграрная политика: достижения и перспективы
27.05.2026 45Казахстан и Япония договорились развивать агроэкспорт
27.05.2026 30Развитие рыбохозяйственного комплекса Кубани: достижения и перспективы
26.05.2026 37Завершение бонитировки производителей рыб: ключевой этап в селекции и рыбоводстве
26.05.2026 34Япония запускает продажи угрей, выращенных на фермах: шаг к устойчивому будущему
26.05.2026 31Подписаться на новости