Rusya (bbabo.net), - 2021'de Uzak Doğu'dan bilim adamları, somon balığının yaklaşımlarını açıklamak için yapay zeka (AI) kullanarak bir deney yaptılar. VNIRO'nun Pasifik şubesi müdürü Alexey Baitalyuk'tan endüstri biliminde dijital teknolojilerden neler beklendiğini öğrendim.
Aleksey Anatolyevich, bilimin onlarca yıldır yürüttüğü yeni nesil drone'ların havadan incelemelerde kullanılmasının özelliği nedir?
Aleksey Baytalyuk: Geleneksel hava sayımı yöntemleriyle, uçuşun tamamlanmasından sonra somon yaklaşma sayısını ve yumurtlama alanlarının doluluk derecesini hesaplamak oldukça uzun zaman alıyor. Bu nedenle bizim için asıl bilimsel ve uygulamalı ilgi, final notu alma sürecinin hızlandırılmasıdır. Büyük özerkliğe sahip insansız hava araçları (İHA'lar) böyle bir fırsatı sağlayabilir. Sürü sayısı hakkında bilgi toplayabilir ve en önemlisi tür kompozisyonunu tanıyabilirler. Artık yapay zeka "öğreniyor" ve "öğrendiğinde", tüm süreç - sabitlemeden hesaplamalara dahil edilmesine kadar - ideal olarak sadece birkaç saat sürecek. Yani, anadrom balık türleri komisyonu üyeleri en güncel verilere sahip olacak ve bir av mevsiminin ortasında, güncel bilgilerin önemini abartmak zor.
Diğer bir görev ise hava fotoğrafçılığı yöntemlerini basitleştirmek. Genellikle helikopterlerden ve uçaklardan gözlemler insanlar tarafından yapılır. Tabii ki, deneyimli bir uzman, somonun sayısını ve türlerini oldukça kolay bir şekilde belirler. Ancak İHA'ları kullanırsanız, araştırma maliyetini önemli ölçüde azaltabilir ve çok daha geniş bir alanı kaplayabilirsiniz. Aynı zamanda ortaya çıkan malzemenin kalitesi de artacaktır.
Geçen yaz Chukotka'da bir dizi deneysel drone uçuşu gerçekleştirdik ve ilk sonuçlar cesaret vericiydi. Yapay zeka, kanıtlanmış yazılım algoritmalarına göre hesaplamaları otomatik olarak yapacağından, bu değerlendirme yönteminde sübjektif faktörlerin olmaması önemlidir.
Yeni bir bilgi işleme şeması da kendini göstermiştir. Habarovsk meslektaşları, Pasifik somonunun muhasebesine ilişkin verilerin hızlı bir şekilde aktarılmasını mümkün kılan CBS sistemleri üzerinde ilk çalışmayı gerçekleştirdi. Putin 2021'de, anadrom türlere ilişkin bölgesel komisyonun kararlarının bir kısmı zaten bu teknoloji temelinde alınmıştı.
Elbette nüanslar var, çünkü her nehrin kendi jeomorfolojisi, suyu ve kıyı bitki örtüsü var. Ve bu sistemi tüm Uzakdoğu'da bir gecede uygulamak mümkün değil, hala geleneksel yöntemler olmadan yapamayız.
Akıllı bilgi sistemleri başka nerelerde kullanılabilir?
Aleksey Baytalyuk: Küresel değişimler çağında yaşıyoruz: Dünya Okyanusu'nun sıcaklığı yükseliyor, Japonya Denizi'nin sularında da böyle bir süreci hem yüzeyde hem de yüzeyde gözlemliyoruz. alt katmanlarda. Belirli koşullar altında bu, toksik olanlar da dahil olmak üzere büyük ölçekli mikroalg patlamalarına yol açabilir. Bu tür fenomenler hidrobiyontların yüksek ölüm oranlarına neden olur, deniz ürünleri yetiştiriciliği işletmeleri mahsul kaybeder ve kayıplara neden olur.
Artık yapay zeka "öğreniyor" ve "öğrendiğinde", geleneksel olarak uzun olan balık stoklarının havadan araştırılması süreci yalnızca birkaç saat sürecek
Sorun uzun zamandır bilim dalının ilgi odağı olmuştur. Sudaki biyolojik kaynakların habitatının izlenmesini genişletme ihtiyacının farkındayız, ancak her önemli balık üreme alanında altı ila dokuz ay boyunca örnek almaları için çalışanları göndermek mantıklı değildir.
Burada, otomatik bilgi toplama cihazları kurtarmaya gelir - sıcaklık, tuzluluk, asılı parçacıkların konsantrasyonu (bu, mikroalg gelişiminin bir göstergesidir). Bu şekilde, suyun kültür balıkçılığı nesnelerinin hayatta kalması ve gelişmesi için uygunluğu, ikincisinin insan tüketimi için güvenliği değerlendirilir.
Yakın gelecekte, birkaç baz şamandıra istasyonundan oluşan böyle bir sistem oluşturmaya başlamayı planlıyoruz. Popov Adası yakınlarındaki Primorye'de, Preobrazhenie ve De Livron koylarında bulunacaklar.
Yerler tesadüfen seçilmemiştir, hidrolojik özelliklerde farklılık gösterirler, farklı zamanlarda kitlesel bir mikroalg bitki örtüsü vardır ve çeşitli nesneler yetiştirilir. Bu nedenle, bu üç test alanı, daha geniş alanlar için ortamın durumunu ve kalitesini izlemek için kullanılabilir.
Uygulamada bu, deniz ürünleri yetiştiriciliği çiftlikleri için ne anlama geliyor?
bbabo.Net