ИИ научили определять вид рыбы с помощью эхолота
Испанские ученые разработали автоматическую классифицирующую модель искусственного интеллекта, которая может определять различные виды рыбы по поведению их косяков.
Программу создала команда исследовательского центра AZTI, специализирующегося на морской окружающей среде и продовольствии. Как пишут зарубежные СМИ, модель обрабатывает данные акустических эхолотов. Она уже показала обнадеживающие результаты и обладает огромным потенциалом для управления рыболовными промыслами, считают специалисты.
Итоги проведенного исследования были опубликованы [https://academic.oup.com/icesjms/article/81/7/1247/7705879#469444405] в научном журнале Международного совета по исследованию моря (ICES, ИКЕС) — Journal of Marine Science, сообщает корреспондент Fishnews. Отмечено, что точность модели составляет 63,5% при идентификации маркированных косяков и 80% при учете как маркированных, так и немаркированных косяков.
По данным иностранной прессы, это не первый случай работы ИИ с акустическими данными, собранными при помощи сонаров и эхолотов рыболовных судов. Планируется, что автоматическое распознавание косяков помимо ускорения обработки данных в научных исследованиях может повысить точность оценки численности пелагических видов, а также распределения рыбы по акватории в течение года. Кроме того, такая технология поможет повысить эффективность промысла и его устойчивость за счет значительного сокращения прилова.
Больше новостей читайте в телеграм-канале Fishnews [https://t.me/fishnewschannel].
Fishnews
Программу создала команда исследовательского центра AZTI, специализирующегося на морской окружающей среде и продовольствии. Как пишут зарубежные СМИ, модель обрабатывает данные акустических эхолотов. Она уже показала обнадеживающие результаты и обладает огромным потенциалом для управления рыболовными промыслами, считают специалисты.
Итоги проведенного исследования были опубликованы [https://academic.oup.com/icesjms/article/81/7/1247/7705879#469444405] в научном журнале Международного совета по исследованию моря (ICES, ИКЕС) — Journal of Marine Science, сообщает корреспондент Fishnews. Отмечено, что точность модели составляет 63,5% при идентификации маркированных косяков и 80% при учете как маркированных, так и немаркированных косяков.
По данным иностранной прессы, это не первый случай работы ИИ с акустическими данными, собранными при помощи сонаров и эхолотов рыболовных судов. Планируется, что автоматическое распознавание косяков помимо ускорения обработки данных в научных исследованиях может повысить точность оценки численности пелагических видов, а также распределения рыбы по акватории в течение года. Кроме того, такая технология поможет повысить эффективность промысла и его устойчивость за счет значительного сокращения прилова.
Больше новостей читайте в телеграм-канале Fishnews [https://t.me/fishnewschannel].
Fishnews