Специалисты Азово-Черноморского филиала ВНИРО разработали систему оперативного прогноза судового промысла, которая помогает определить наиболее рыбные места в Черном море. В основе проекта лежат технологии искусственного интеллекта и машинного обучения. «Система уже прошла первые испытания на промысле шпрота и хамсы, однако мы не останавливаемся на достигнутом», — отметил начальник центра цифровизации рыбохозяйственных исследований АзНИИРХ Сергей Кульба. В интервью Fishnews он рассказал, какие возможности открывает новая программа и что еще отраслевая наука хочет доверить искусственному интеллекту.
— Сергей Николаевич, расскажите, что собой представляет система оперативного прогнозирования? Как она работает?
— Система оперативного прогноза судового промысла в Черном море — это специальная компьютерная программа, которая позволяет рыбакам определить наиболее благоприятные места для лова. В своей работе она чем-то напоминает диагностику заболевания. Подобно тому, как врач изучает симптомы, чтобы поставить диагноз, наша система анализирует сведения об окружающей среде и дает оценку районам промысла.
Программа учитывает такие показатели, как температура воды, сила ветра, содержание кислорода в воде и многие другие. На основе этих параметров нейросеть определяет наиболее рыбные места. Результат этой работы отображается на карте, где цветными маркерами отмечены благоприятные и неблагоприятные участки.
Сейчас система может выполнять пространственное прогнозирование промысловой обстановки для двух видов рыб — черноморского шпрота (кильки) и хамсы (европейского анчоуса). Так, с заблаговременностью до семи суток мы можем определить наиболее благоприятные места для ловли шпрота и до трех суток — для хамсы [https://fishnews.ru/news/49068].
— Насколько точен прогноз? Что влияет на этот показатель?
— Для определения точности системы искусственного интеллекта есть специальные тесты. Мы проводили проверку нашей программы в 2022 году и получили следующие результаты: точность по шпроту составляет около 92%, по хамсе — 84%.
Нужно понимать, что существуют события, которые очень трудно предсказать, например, внезапное изменение погоды или административные ограничения районов промысла. В таком случае возможно расхождение реальных показателей и прогнозов системы. Однако несмотря на это, точность программы все равно остается достаточно высокой.
На самом деле предсказать благоприятные участки на 100% никто никогда не сможет. Те параметры, которые мы отбираем для анализа, позволяют предугадывать богатые районы достаточно точно. Но мы не останавливаемся на достигнутом и продолжаем искать новые решения, которые улучшат работу программы.
— Какие возможности открывает новая система?
— В первую очередь, наша система позволяет снизить издержки и повысить экономическую эффективность ведения промысла. В этом ее польза и новизна. Рыбаки могут более точно планировать свои выходы в море, экономя время и ресурсы.
— Значит, система очень востребована среди рыбопромышленников?
— Разумеется, она востребована. Сейчас все, что может снизить издержки, очень актуально. Цены на топливо непрерывно растут, вместе с ним дорожают и судосутки. Наша система помогает сократить время поиска рыбных мест в море и быстрее приступить к промыслу.
— Поступает ли к вам обратная связь от рыбаков?
— Что касается подтверждения или опровержения предложенных прогнозов, четкого механизма отслеживания у нас пока нет. Рыбаки не предоставляют нам ежедневных отчетов о выходе в море. Однако в телефонных разговорах они отмечают, что пользуются нашей программой. Интерес с их стороны определенно есть.
— Сервис уже протестировали на промысле шпрота и хамсы. Планируется ли в будущем расширить возможности системы, например, увеличить перечень видов биоресурсов и районов промысла, по которым ведется мониторинг? Какие в целом планы относительно проекта?
— Технологии искусственного интеллекта и машинного обучения, которые используются в этом проекте, непрерывно развиваются. В настоящий момент мы работаем над повышением эффективности оперативного прогноза для тех видов рыб, которые обеспечивают продовольственную безопасность нашего региона, — шпрота и хамсы. Имеющиеся алгоритмы все еще нуждаются в доработке, в частности в учете дополнительных факторов, влияющих на промысел.
Также мы рассматриваем возможность применения новых технологий для многолетнего прогноза запасов различных водных биоресурсов. На мой взгляд, у искусственного интеллекта в этом направлении большие перспективы.
Сейчас мы сосредоточились на прогнозировании запасов азовских бычков. Эта рыба обитает в Азовском море. Она очень чувствительна к изменению гидрологических параметров, в том числе солености воды, которая в последние годы сильно выросла. Мы хотим адаптировать современные технологии для прогноза ее запасов. Это новое для АзНИИРХ направление, филиал активно развивает его.
— Есть ли интерес к разработке со стороны коллег из других филиалов? Ведь технология может пригодиться и в других промысловых районах.
— Интерес к этому направлению, конечно, есть. Мы встречаемся с коллегами на различных конференциях и курсах повышения квалификации, рассказываем о программе, с удовольствием делимся открытиями и наработками.
Но важно понимать, что для работы такой сложной системы нужно располагать определенной базой знаний, параметрами окружающей среды, сведениями о промысле и так далее. Перенести систему «лоб в лоб» не получится, однако специалисты могут попытаться адаптировать эти технологии в своих филиалах. Главное — учитывать специфику регионов и акваторий.

Арина БУРЛАКОВА, Fishnews

Март 2024 г.