Po prvi put, novoobjavljeni algoritam veštačke inteligencije (AI) omogućava istraživačima da brzo i precizno procene zalihe priobalnih riba, a da nikada ne uđu u vodu. Ovaj proboj bi mogao da uštedi milione dolara u godišnjim troškovima istraživanja i praćenja, dok bi najmanje razvijenim zemljama omogućio pristup podacima o održivosti njihovih ribljih fondova.
Razumevanje „ribljih zaliha“ — količine žive ribe koja se nalazi u vodama nekog područja — ključno je za razumevanje zdravlja naših okeana. Ovo posebno važi za priobalna područja u kojima živi i radi 90 odsto ljudi koji rade u ribarstvu. U najbogatijim zemljama, milioni dolara se troše svake godine na „procenu zaliha“ — skupe i radno intenzivne napore da se ljudi i čamci izvuku u vodu da prebroje ribu i izračunaju zalihe.
Taj izuzetno visok trošak dugo je bio prepreka za tropske zemlje u Africi i Aziji, u kojima živi najveći procenat ljudi koji zavise od ribolova za hranu i prihod.
Mali ribari koji rade u obalnim vodama u mnogim zemljama u suštini rade na slepo, bez stvarnih podataka o tome koliko je ribe dostupno u njihovom ribarstvu. Bez podataka, obalne zajednice i njihove vlade ne mogu kreirati planove upravljanja koji bi pomogli da njihovi okeani budu dugoročno zdravi i produktivni.
Sada, zahvaljujući napretku u satelitskim podacima i algoritmima mašinskog učenja, istraživači su kreirali model koji je uspešno procenio riblje zalihe sa 85 odsto tačnosti u pilot regionu zapadnog Indijskog okeana. Ovaj alat ima potencijal da brzo i jeftino dobije podatke u ruke lokalnim i nacionalnim vlastima, tako da mogu donositi informisane odluke o svojim prirodnim resursima i držati „plavu hranu“ na stolu.
„Naš cilj je da ljudima pružimo informacije potrebne da znaju status njihovih ribljih resursa i da li je njihovom ribarstvu potrebno vreme da se oporavi ili ne. Dugoročni cilj je da oni, njihova deca i njihovi susedi mogu da pronađu ravnotežu između ljudi potrebe i zdravlje okeana“, rekao je Tim McClanahan, direktor nauke o moru u VCS.
„Ovaj alat nam može reći kako stoje riblje zalihe i koliko će im trebati vremena da se oporave na zdrav nivo koristeći različite opcije upravljanja. Takođe vam može reći koliko novca gubite ili možete nadoknaditi svake godine upravljajući svojim ribarstvo – a u regionu zapadnog Indijskog okeana gde smo pilotirali ovaj alat, to je ništa manje od 50 do 150 miliona dolara svake godine.“
VCS-ov McClanahan i kolege koautori koristili su godine podataka o brojnosti ribe u kombinaciji sa satelitskim merenjima i AI alatom za proizvodnju ovog modela. Rezultat? Jednostavan, lak za korišćenje pilot alat za bolje razumevanje i upravljanje našim okeanima.
Uz dalji razvoj, svako sa bilo kog mesta u svetu bi mogao da unese sedam lako dostupnih tačaka podataka – stvari kao što su udaljenost od obale, temperatura vode, produktivnost okeana, postojeće upravljanje ribarstvom i dubina vode – i da dobije nazad tačnu procenu ribljeg fonda za njihovi priobalni ekosistemi.
„Znamo da se u vremenima krize i teškoća, od vremenskih događaja izazvanih klimatskim promenama do pandemije COVID-19, ljudi koji žive na obali sve više oslanjaju na pecanje kako bi prehranili sebe i svoje porodice“, rekao je Sajmon Krips, izvršni direktor Marine. Konzervacija u VCS.
„Vrednost ovog modela je u tome što menadžerima, naučnicima i, što je najvažnije, lokalnim zajednicama govori koliko je ribarstvo zdravo i koliko dobro može da podrži zajednice koje od njega zavise, posebno u vremenima krize. Kada se jednom sazna status ribarstva, daje zajednicama i menadžerima informacije da krenu napred ka dizajniranju rešenja za poboljšanje ribljeg fonda i poboljšanja otpornosti lokalnih zajednica, ribarske industrije i lokalne i nacionalne ekonomije.“
Pokazalo se da algoritam radi sa visokom preciznošću za ribolov koralnih grebena u pilot regionu zapadnog Indijskog okeana. VCS trenutno traži nova partnerstva kako bi proširio alat kako bi mogao da se primeni i popuni kritične praznine u podacima širom sveta.
