ИИ поможет прогнозировать промысловую обстановку

Центр системы мониторинга рыболовства и связи (ЦСМС, подведомственное учреждение Росрыболовства) разработал цифровую систему карт среды и прогнозов для промысла водных биоресурсов с применением искусственного интеллекта "Лоция". Разработка использует спутниковые и океанографические данные, сведения о выловах и работе флота, помогая рыбакам быстрее находить перспективные для скопления рыбы районы и сокращать затраты на промысловую разведку. Об этом сообщили в пресс-службе ЦСМС.

ИСТОЧНИК ФОТО: ЦСМС.

Ежедневно сервис проверяет океанографическую обстановку под конкретный вид рыбы и отображает диагноз в едином рабочем пространстве с данными о дрейфе фактических выловов, идентифицированных скоплениях и позициях судов. 

"Задача сервиса — объективно и оперативно показать, где складывается наиболее благоприятная среда для целевого вида, чтобы сократить время и ресурсы, затрачиваемые на поиск", — отметили в пресс-службе ЦСМС.

Сейчас "Лоция» тестируется на промысле иваси, сайры, минтая, тихоокеанской трески, сельди. Для каждого промрайона, вида и сезона формируется отдельная модель, учитывающая параметры среды на нужных глубинах с ежедневным расчётом индекса пригодности водной среды. Сервис показывает на карте благоприятные условия и причины для нахождения рыбы.

"Лоция" сводит в единые координаты разнородные массивы данных, которые раньше анализировались и сопоставлялись отдельно. Система объединяет данные спутников, температуру воды и изотермы, термофронты, течения, солёность, содержание хлорофилла, кислород, ветер, высоту волн, батиметрию, облачность, туман, фазы Луны и другие параметры. Автоматический анализ с помощью ИИ помогает быстрее выявлять сочетания условий, при которых с большей вероятностью формируется кормовая база и удерживается рыба. Сервис визуализирует результаты в формате карт — карты апвеллинга, комфортной среды, дрейфа, аномалий уровня моря и температурные карты.

"Такой подход особенно важен для современной рыбной отрасли: промысловая обстановка формируется не одним фактором, а сочетанием физических, биологических и погодных условий. Учет взаимосвязей между ними позволяет перейти от разрозненного просмотра карт к целостной картине морской среды на конкретную дату и в конкретном районе", — подчеркнули в пресс-службе.

Сервис постоянно развивается и стремится повысить точность автоматического анализа и его практической полезности непосредственно на вахте.