В России разработана система прогнозирования промысловой обстановки с помощью искусственного интеллекта
Подведомственный Росрыболовству Центр системы мониторинга рыболовства и связи (ЦСМС) в кооперации с российскими научными и профильными ИТ организациями разработал инновационную систему прогнозирования промысловой обстановки с помощью математического моделирования и технологий искусственного интеллекта. Первым результатом тестирования системы в условиях промысла стало обнаружение сардины иваси, которая в этом году ушла из традиционного для рыбаков региона добычи.
«Программа проанализировала возможные зоны скопления сардины иваси. За пределами российской экономической зоны нашли рыбу, направили туда промысловый флот. Эту систему планируем использовать и в дальнейшем, в том числе для прогнозирования подходов других видов водных биоресурсов. Модель будет дорабатываться и совершенствоваться», – отметил руководитель Росрыболовства Илья Шестаков.
Система агрегирует спутниковые и гидрологические данные. На следующем этапе специализированное программное обеспечение обрабатывает информацию и, на основе обученной модели, строит карты вероятностных зон. Карты ежедневно отправляются на суда, участвующие в эксперименте, предоставляя капитанам ценный источник информации для планирования промысла. Материалы могут сопоставляться с данными судовых наблюдений, эхолотов и т. д. для принятия решений.
Ключевой особенностью системы является ее гибкость и обучаемость. Для каждого нового вида рыбы модель проходит этап обучения на соответствующих исторических данных. Сейчас, помимо иваси, специалисты Центра системы мониторинга рыболовства и связи ведут работу по адаптации модели для минтая и скумбрии. В планах прогнозирование промысла сайры.
В основе разработки лежит динамическая модель среды обитания, которая обучается на больших массивах исторических данных по каждому виду рыб. Для оценки вероятности промысловых скоплений рыбы модель анализирует 11 ключевых параметров, а именно:
- Океанографические: температура, соленость, уровень моря, течения.
- Биологические: концентрация зоопланктона и хлорофилла-а.
- Атмосферные: скорость и направление ветра, облачность.
- Астрономические: фаза луны.
- Сейсмические: влияние землетрясений на поведение рыбы.
Источник: fish.gov.ru
«Программа проанализировала возможные зоны скопления сардины иваси. За пределами российской экономической зоны нашли рыбу, направили туда промысловый флот. Эту систему планируем использовать и в дальнейшем, в том числе для прогнозирования подходов других видов водных биоресурсов. Модель будет дорабатываться и совершенствоваться», – отметил руководитель Росрыболовства Илья Шестаков.
Система агрегирует спутниковые и гидрологические данные. На следующем этапе специализированное программное обеспечение обрабатывает информацию и, на основе обученной модели, строит карты вероятностных зон. Карты ежедневно отправляются на суда, участвующие в эксперименте, предоставляя капитанам ценный источник информации для планирования промысла. Материалы могут сопоставляться с данными судовых наблюдений, эхолотов и т. д. для принятия решений.
Ключевой особенностью системы является ее гибкость и обучаемость. Для каждого нового вида рыбы модель проходит этап обучения на соответствующих исторических данных. Сейчас, помимо иваси, специалисты Центра системы мониторинга рыболовства и связи ведут работу по адаптации модели для минтая и скумбрии. В планах прогнозирование промысла сайры.
В основе разработки лежит динамическая модель среды обитания, которая обучается на больших массивах исторических данных по каждому виду рыб. Для оценки вероятности промысловых скоплений рыбы модель анализирует 11 ключевых параметров, а именно:
- Океанографические: температура, соленость, уровень моря, течения.
- Биологические: концентрация зоопланктона и хлорофилла-а.
- Атмосферные: скорость и направление ветра, облачность.
- Астрономические: фаза луны.
- Сейсмические: влияние землетрясений на поведение рыбы.
Источник: fish.gov.ru
Новости
Горбушовая путина в Заполярье: условия и прогнозы на 2023 год
27.05.2026 16Состояние экосистемы Баренцева моря: совместные усилия России и Норвегии
27.05.2026 14Зарыбление рек Камчатки: важный шаг к восстановлению популяции кеты
27.05.2026 14АДМ: задачи и направления на 2026 год
27.05.2026 17Новые ниши для российской продукции: на Рыбном клубе рассказали о программе по продвижению икры минтая в Китае
27.05.2026 16Оперативные данные: российские рыбаки выловили более 1,9 млн тонн с начала года
27.05.2026 14Инспекторы рыбоохраны получили больше полномочий для защиты краснокнижных рыб
27.05.2026 17Поддержка мясной отрасли Индии: вызовы и решения
27.05.2026 100Азербайджанская аграрная политика: достижения и перспективы
27.05.2026 127Казахстан и Япония договорились развивать агроэкспорт
27.05.2026 104Развитие рыбохозяйственного комплекса Кубани: достижения и перспективы
26.05.2026 38Завершение бонитировки производителей рыб: ключевой этап в селекции и рыбоводстве
26.05.2026 35Япония запускает продажи угрей, выращенных на фермах: шаг к устойчивому будущему
26.05.2026 32Подписаться на новости
