Sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) để tối ưu hóa hoạt động đánh bắt thủy sản

(STNN) - Trước tình trạng giá dầu toàn cầu tăng cao, ngày càng nhiều công ty đánh bắt cá tập trung sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) để tối ưu hóa hoạt động đánh bắt nhằm tiết kiệm chi phí nhiên liệu.
ai-ho-tro-danh-bat-ca-stnn-3-1779782929.jpg
 

Công ty công nghệ GreenFish (Iceland) cho biết logic hoạt động cốt lõi của GreenFish là dùng trí tuệ nhân tạo và dữ liệu lớn để dự báo các vị trí có khả năng tập trung nhiều đàn cá nhất. Hệ thống tiến hành phân tích hàng triệu hồ sơ đánh bắt trong quá khứ, dữ liệu môi trường biển và thông tin từ vệ tinh, bao gồm cả dữ liệu hải dương từ NASA với tổng hợp hơn 130 biến số về đại dương và môi trường, đồng thời kết hợp dữ liệu đánh bắt trong quá khứ của chính tàu cá.

Hiện tại, hệ thống có thể cung cấp dự báo ngư trường cho tối đa 8 ngày, với độ chính xác của mô hình thường đạt trên 75%, trong một số trường hợp thậm chí vượt quá 90%. Hệ thống bao quát các loài cá kinh tế chủ lực ở tầng nổi và tầng đáy như cá tuyết, cá ngừ, cá mòi và cá thu. Ngoài việc dự báo vị trí đàn cá, mô hình còn ước tính kích cỡ cá, số lượng trong đàn và chất lượng thủy sản.

Công ty cho biết hệ thống sẽ liên tục phân tích hành vi, quy luật di cư của cá cũng như những thay đổi của điều kiện môi trường. Kết quả dự báo sẽ ngày càng được tối ưu hóa khi lượng dữ liệu tích lũy tăng lên. Thêm vào đó, mô hình cung cấp cho mỗi khách hàng đều được “cá nhân hóa”, xây dựng riêng dựa trên dữ liệu của từng đội tàu. Theo công ty, các tàu cá sử dụng hệ thống này có thể giảm trung bình 34% chi phí nhiên liệu, với tổng mức tiết kiệm lũy kế trên mỗi tàu được dự báo vượt quá 1,5 triệu USD.

ai-ho-tro-danh-bat-ca-stnn-2-1779782929.jpg
 

Không chỉ giúp chủ tàu tiết kiệm nhiên liệu, bản thân công nghệ trí tuệ nhân tạo cũng đang có những bước phát triển rất nhanh. GreenFish cho biết nhiều nhiệm vụ trước đây vốn đòi hỏi một lượng lớn chuyên gia phân tích dữ liệu giờ đây có thể được hoàn thành nhanh chóng bằng các công cụ AI nội bộ, giúp giảm đáng kể thời gian huấn luyện và triển khai mô hình.

Bước tiếp theo của công ty là tích hợp sâu hơn dữ liệu sonar (máy dò cá bằng sóng siêu âm) thời gian thực và đạt được khả năng hiệu chỉnh mô hình tự động liên tục. Mục tiêu dài hạn là thiết lập một "hệ thống song sinh kỹ thuật số của đại dương", có khả năng phản ánh tức thời hành vi của đàn cá và những biến đổi của môi trường biển.

ai-ho-tro-danh-bat-ca-stnn-1779782929.jpg
 

Johannesson, Giám đốc điều hành công ty - tin rằng các mô hình dự báo bằng AI có thể sẽ là lần nâng cấp công nghệ quan trọng tiếp theo của ngành thủy sản. Ông ví von rằng, việc giới thiệu AI cho các ngư dân hiện nay cũng giống như giới thiệu máy dò sonar cho một thuyền trưởng vào năm 1948. Ở thời điểm đó, công nghệ này có thể bị xem là xa lạ và không thực sự cần thiết. Thế nhưng, sonar ngày nay đã trở thành thiết bị tiêu chuẩn trên mọi tàu cá toàn cầu. Theo GreenFish, các mô hình đánh bắt bằng AI trong tương lai cũng có thể đi theo một lộ trình phát triển tương tự.

MINH NGỌC (t/h từ Yihaodengta)