PL   |   EN

Sztuczna inteligencja a oceany

Sztuczna inteligencja a oceany
źródło : pixabay.com
Techniki sztucznej inteligencji otwierają różne nowe podejścia do ochrony i zrównoważonego zarządzania oceanami. Systemy wykorzystujące sztuczną inteligencję w połączeniu z innymi technikami gromadzenia danych w trudno dostępnych lokalizacjach oceanicznych wspierają wysiłki na rzecz śledzenia połowów aby były one prowadzone w sposób zrównoważony, ochrony gatunków i siedlisk oraz monitorowania skutków zmiany klimatu.

Niniejszy tekst został przygotowany przez studenta w ramach współpracy Instytutu na rzecz Ekorozwoju z Uniwersyteckim Centrum Badań nad Środowiskiem i Zrównoważonym Rozwoju Uniwersytetu Warszawskiego.

Sztuczna inteligencja umożliwia zastosowanie nowych rozwiązań w zakresie zwalczania nielegalnych połowów. W tym kierunku działa Global Fishing Watch, niezależna międzynarodowa organizacja non-profit, założona we współpracy trzech partnerów: Oceana, międzynarodowa organizacja zajmująca się ochroną oceanów; Sky Truth, eksperci w wykorzystaniu technologii satelitarnej do ochrony środowiska; oraz Google, który dostarcza narzędzia do przetwarzania Big Data. Celem ich działalności jest dążenie do czystego, produktywnego i odpornego na zmiany oceanu. Ich aktywność pozwala na sprawiedliwe i skuteczne zarządzanie zasobami morskimi w celu wspierania bioróżnorodności i zrównoważonego rozwoju czemu służy tworzenie i publiczne udostępnianie wizualizacji map, danych i narzędzi analitycznych. Na rys. 1 przedstawiono dane systemu monitorowania statków z oficjalnego źródła peruwiańskiego w programie ogólnodostępnym Global Fishing Watch. Co najmniej 1300 przemysłowych statków rybackich w rejonie Peru, z których większość była wcześniej niewykrywalna przez dane z systemu automatycznej identyfikacji, jest teraz widocznych na publicznej mapie. W przypadku samego Peru oznacza to dziesięciokrotny wzrost liczby statków, które są obecnie publicznie śledzone za pośrednictwem Global Fishing Watch, co wspomoże krajowe wysiłki w zakresie monitorowania i kontroli, w tym zwalczanie nielegalnych, nieraportowanych i nieuregulowanych połowów (Emmert 2018).

Źródło: Sharpless A. (2017) A Victory for Transparency in Peru. Global Fishing Watch accessed Online from https://globalfishingwatch.org/vms-transparency/a-victory-for-transparency-in-peru/

Rys. 1 Mapa pokazująca dane systemu monitorowania statków w rejonie Peru

Techniki sztucznej inteligencji są pionierami w określaniu dokładniejszych harmonogramów patroli. Na wczesnym etapie podejmowane są działania mające na celu zastosowanie wzorców algorytmicznych statków do danych satelitarnych w połączeniu z danymi z automatycznego systemu identyfikacji ze statków pozwala na monitorowanie nielegalnej działalności połowowej. Takie śledzenie umożliwia władzom zapobieganie przełowieniu i kontrolowanie połowów (Vinuesa R. et al. 2020). Ale z drugiej strony, nielegalne mafie rybackie działające  na dużą skalę mogą również zdobyć te technologie.

W celu ochrony gatunków niektóre systemy wykorzystują analizę obrazu i sztuczną inteligencję do śledzenia liczby i lokalizacji gatunków inwazyjnych. Jedno partnerstwo przemysłu i organizacji pozarządowych z Ocean Alliance wykorzystuje drony do zbierania próbek śluzu od wielorybów u wybrzeży Patagonii, Meksyku i Alaski, aby uzyskać informacje o DNA, a naukowcy wykorzystują sztuczną inteligencję do pomiaru zdrowia ssaków – a co za tym idzie – pomiar siedlisk oceanicznych, w których żyją – w czasie rzeczywistym (PWC 2018).

Ekoturystyka skoncentrowana na wielorybach i delfinach stała się popularną działalnością i ważnym źródłem dochodów w wielu krajach. Obserwowanie wielorybów ma kluczowe znaczenie dla wspierania działań ochronnych i zapewnia korzyści lokalnym społecznościom, w tym możliwości edukacyjne i tworzenie miejsc pracy, a dzięki tym zaawansowanym technologiom staje się łatwiejsze i bardziej opłacalne. Jednak trwałość ekoturystyki opartej na wielorybach zależy od zachowania i zdrowia populacji wielorybów oraz ważne jest, aby branże ekoturystyki rozważyły ​​wpływ swojej działalności na zachowanie wielorybów. Stwierdzono z pewnym poziomem pewności, że działania te mogą powodować zmianę kierunku przemieszczania się u wielorybów. Potrzebne są dalsze badania tych problemów i wysiłki do ich zrównoważonego rozwiązania (Amrein et al. 2020).

Na rys. 2 pokazano autonomiczny pojazd podwodny Ranger Bot, który jest przeznaczony do identyfikowania i kontroli liczebności rozgwiazdy korony cierniowej za pomocą śmiertelnego wstrzyknięcia (przyczynia się ona do niszczenia rafy koralowej w znaczącym stopniu). Roboty napędzane sztuczną inteligencją mogą być wykorzystywane do wykrywania poziomów zanieczyszczenia i śledzenia zmian temperatury oraz pH oceanów w wyniku zmiany klimatu. Co więcej, NASA wykorzystuje obrazy satelitarne i komputerowe modelowanie oraz sztuczną inteligencję do przewidywania obecnych i przyszłych warunków oceanów na świecie. Wykorzystując sztuczną inteligencję, robotykę i nanotechnologię, w przyszłości możliwe będzie badanie dna oceanicznego w wysokiej rozdzielczości, aby pomóc w identyfikacji i mapowaniu gatunków oraz zarządzaniu zasobami naturalnymi.

Źródło: Braun A. (2018) Sea-Star Murdering Robots Are Deployed in the Great Barrier Reef Smithsonian Magazine accessed online fromhttps://www.smithsonianmag.com/innovation/sea-star-murdering-robotsa-are-deployed-in-great-barrier-reef-180970177/ 

Rys. 2 Ranger Bot na Wielkiej Rafie Koralowej

Gospodarka odpadami oceanicznymi, zwłaszcza odpadami z tworzyw sztucznych

Sztuczna inteligencja może znacznie usprawnić proces gospodarowania odpadami, zastępując ludzką siłę roboczą lub z nią współpracować. Roboty napędzane sztuczną inteligencją, uzbrojone w technologię wizji komputerowej, można nauczyć sortowania odpadów z tworzyw sztucznych, opierając się na ich algorytmie. Roboty te mogą pracować szybciej i dłużej w porównaniu do ludzi i mogą z większą wydajnością sortować odpady z tworzyw sztucznych. Niektóre firmy zajmujące się recyklingiem wdrożyły już roboty wyposażone w sztuczną inteligencję w swoich zakładach gospodarowania odpadami. Roboty takie mogą być wykorzystywane do zbierania odpadów z tworzyw sztucznych gromadzących się na powierzchni wody lub śmieci leżących na dnie oceanu. Algorytm sztucznej inteligencji można zaprogramować tak, aby identyfikował i rozróżniał odpady z tworzyw sztucznych, które należy zebrać do celów recyklingu, bez wpływu na bioróżnorodność morską (rys. 3).

Źródło: Catherine Collins (2018) Zbierające śmieci drony wodne i filtry dla meduz dla czystszych oceanów. Magazyn Horizon dostępny online z https://robohub.org/garbage-collecting-aqua-drones-and-jellyfish-filters-for-cleaner-oceans/

Rys. 3 Wodny dron opracowany w ramach projektu Waste Shark, który może zbierać śmieci w portach, zanim zostaną wyniesione na otwarte morze.

Plastikowe odpady oceaniczne występują w ogromnej ilości i koniecznie trzeb się zająć na poważnie tym problemem. Roboty ze sztuczną inteligencją mogą okazać się bardzo cenne w próbach oczyszczenia oceanu. Mogą być one łączone w roje, co sprawia, że proces ten jest wysoce produktywny i opłacalny (Joshi 2019).

Microsoft i australijska agencja naukowa CSIRO nawiązały współpracę w celu zwalczania globalnego zanieczyszczenia tworzywami sztucznymi przy użyciu sztucznej inteligencji i technologii inteligentnych czujników. Nowe oprogramowanie zostanie wdrożone, aby przyspieszyć zrozumienie, gdzie i w jaki sposób śmieci trafiają do oceanów, oraz zapoczątkować nowe metody oceny pełnego cyklu życia tworzyw sztucznych w celu wygenerowania ukierunkowanych strategii gospodarowania odpadami i metod interwencji. Wieloczujnikowe narzędzia do fuzji danych wykorzystujące sztuczną inteligencję pomagają w dokładnej segregacji zmieszanych odpadów z tworzyw sztucznych na podstawie parametrów fizykochemicznych, takich jak rodzaj kolorowego polimeru, gęstość itp. (Chidepatil et al. 2020).

Udoskonalenie tego może zająć dużo czasu, a nawet wtedy może nie być w 100% niezawodne. Mimo że rozwiązania w ramach sztucznej inteligencji do zarządzania odpadami okazują się lepsze od ludzi jako pracowników, nie można na nich całkowicie polegać. Minie trochę czasu, zanim systemy sztucznej inteligencji będą w stanie w pełni rozwiązać nasze problemy z gospodarką odpadami z tworzyw sztucznych.

 

Bibliografia

Amrein A. M., Guzman H. M., Surrey K. C., Polidoro B., Gerber L. R. (2020) Impacts of Whale Watching on the Behavior of Humpback Whales (Megaptera novaeangliae) in the Coast of Panama  Frontiers in Marine Science VOLUME 7 ,2020 PAGE 1105   Accessed online from https://www.frontiersin.org/article/10.3389/fmars.2020.601277 

Chidepatil et al. (2020). From Trash to Cash: How Blockchain and Multi-Sensor-Driven Artificial Intelligence Can Transform Circular Economy of Plastic Waste? Administrative Sciences 10: 23
Emmert S. (2018). Tracking the Global Footprint of Fisheries. https://globalfishingwatch.org/research/global-footprint-of-fisheries/

Naveen Joshi (2019) How IoT And AI Can Enable Environmental Sustainability Forbes accessed online from https://www.forbes.com/sites/cognitiveworld/2019/09/04/how-iot-and-ai-can-enable-environmental-sustainability/?sh=2cc7be1268df

PWC (2018) Fourth Industrial Revolution for the Earth Harnessing Artificial Intelligence for the Earth. PWC accessed online from https://www.pwc.com/gx/en/news-room/docs/ai-for-the-earth.pdf

Vinuesa, R., Azizpour, H., Leite, I (2020). The Role of Artificial Intelligence in Achieving the Sustainable Development Goals. Nat Commun 11, 233 accessed online from https://doi.org/10.1038/s41467-019-14108-y

 

 

 

 

Tagi

Stworzone przez allblue.pl