В Испании разработали модель ИИ для автоматической классификации видов рыбы по данным от эхолотов
В Испании разработали модель ИИ для автоматической классификации видов рыбы по данным от эхолотов
Исследователи из Испании разработали модель искусственного интеллекта (ИИ) для автоматической классификации видов рыбы на основе поведения их косяков, используя данные акустических эхолотов.
Разработка была осуществлена командой научно-исследовательского центра AZTI, который занимается вопросами морской экологии и продовольствия. Согласно публикациям в международных СМИ, данная модель способна обрабатывать акустические данные, получаемые с помощью эхолотов, и уже продемонстрировала впечатляющие результаты.
Эксперты отмечают значительный потенциал использования данной модели в управлении рыболовными промыслами. Результаты проведенного исследования были опубликованы в научном журнале Международного института исследования моря (ICES) — Journal of Marine Science. Эффективность модели оценена в 63,5% при идентификации маркированных косяков рыб и 80% — при анализе как маркированных, так и немаркированных косяков.
Применение ИИ для анализа акустических данных, собираемых с помощью сонаров и эхолотов рыболовных судов, не является новшеством. Ожидается, что автоматическое распознавание косяков рыб ускорит обработку данных в рамках научных исследований, повысит точность оценки численности пелагических видов и их распределения по акватории в течение года. Также предполагается, что данная технология существенно улучшит эффективность и устойчивость рыболовства за счет минимизации побочных уловов.
Разработка была осуществлена командой научно-исследовательского центра AZTI, который занимается вопросами морской экологии и продовольствия. Согласно публикациям в международных СМИ, данная модель способна обрабатывать акустические данные, получаемые с помощью эхолотов, и уже продемонстрировала впечатляющие результаты.
Эксперты отмечают значительный потенциал использования данной модели в управлении рыболовными промыслами. Результаты проведенного исследования были опубликованы в научном журнале Международного института исследования моря (ICES) — Journal of Marine Science. Эффективность модели оценена в 63,5% при идентификации маркированных косяков рыб и 80% — при анализе как маркированных, так и немаркированных косяков.
Применение ИИ для анализа акустических данных, собираемых с помощью сонаров и эхолотов рыболовных судов, не является новшеством. Ожидается, что автоматическое распознавание косяков рыб ускорит обработку данных в рамках научных исследований, повысит точность оценки численности пелагических видов и их распределения по акватории в течение года. Также предполагается, что данная технология существенно улучшит эффективность и устойчивость рыболовства за счет минимизации побочных уловов.
Источник: fish-info.ru
