Các nhà nghiên cứu cho biết thuật toán AI có thể tiết kiệm hàng triệu đô la và thu hẹp khoảng cách dữ liệu toàn cầu và tính bền vững

Thuật toán AI mới có thể tạo sân chơi bình đẳng cho các quốc gia có lịch sử đánh bắt cá “nghèo dữ liệu”, nhanh chóng tạo ra ảnh chụp nhanh chính xác cao về mức trữ lượng cá ở vùng nước ven biển. Ảnh của Renata Romeo/Ocean Image Bank.

Lần đầu tiên, một thuật toán trí tuệ nhân tạo (AI)  mới  được công bố cho phép các nhà nghiên cứu ước tính nhanh chóng và chính xác trữ lượng cá ven biển mà không cần xuống nước. Nghiên cứu mang tính đột phá này có thể tiết kiệm hàng triệu đô la cho chi phí nghiên cứu và giám sát hàng năm đồng thời mang lại quyền truy cập dữ liệu cho các quốc gia kém phát triển nhất về tính bền vững của nguồn cá của họ.

Tim McClanahan, giám đốc khoa học biển tại Hiệp hội bảo tồn động vật hoang dã (WCS) cho biết: “Mục tiêu của chúng tôi là cung cấp cho mọi người thông tin cần thiết để biết tình trạng nguồn cá của họ và liệu nghề cá của họ có cần thời gian để phục hồi hay không”. “Mục tiêu dài hạn là họ, con cái họ và hàng xóm của họ có thể tìm thấy sự cân bằng giữa nhu cầu của con người và sức khỏe của đại dương.”

Ở những quốc gia giàu có nhất, hàng triệu đô la được chi hàng năm cho “đánh giá trữ lượng” – những nỗ lực tốn kém và tốn nhiều công sức để đưa người và thuyền ra biển để đếm cá và tính toán trữ lượng. Chi phí cực kỳ cao đó từ lâu đã là một rào cản đối với các nước nhiệt đới ở Châu Phi và Châu Á, nơi có tỷ lệ người dân phụ thuộc vào đánh bắt cá để kiếm thức ăn và thu nhập cao nhất. Ngư dân quy mô nhỏ làm việc ở vùng biển ven bờ ở nhiều quốc gia về cơ bản hoạt động một cách mù quáng, không có dữ liệu thực về số lượng cá có sẵn trong nghề cá của họ. Nếu không có dữ liệu, các cộng đồng ven biển và chính phủ của họ không thể lập kế hoạch quản lý để giúp giữ cho đại dương của họ khỏe mạnh và hiệu quả trong thời gian dài.

Giờ đây, nhờ những tiến bộ trong dữ liệu vệ tinh và thuật toán học máy, các nhà nghiên cứu đã tạo ra một mô hình ước tính thành công trữ lượng cá với độ chính xác 85% ở khu vực thí điểm Tây Ấn Độ Dương. Công cụ này có khả năng đưa dữ liệu đến tay chính quyền địa phương và quốc gia một cách nhanh chóng và rẻ, để họ có thể đưa ra quyết định sáng suốt về tài nguyên thiên nhiên của mình và giữ “thực phẩm xanh” trên bàn.

McClanahan cho biết: “Công cụ này có thể cho chúng tôi biết trữ lượng cá đang hoạt động như thế nào và mất bao lâu để chúng phục hồi về mức khỏe mạnh bằng các tùy chọn quản lý khác nhau. “Nó cũng có thể cho bạn biết bạn đang mất bao nhiêu tiền hoặc có thể thu lại mỗi năm bằng cách quản lý nghề cá của bạn – và ở khu vực Tây Ấn Độ Dương nơi chúng tôi thí điểm công cụ này, nó không dưới 50 đến 150 triệu đô la mỗi năm.”

Các nhà nghiên cứu đã sử dụng dữ liệu về sự phong phú của cá trong nhiều năm kết hợp với các phép đo vệ tinh và công cụ AI để tạo ra mô hình này. Nó dẫn đến một công cụ thí điểm đơn giản, dễ sử dụng để hiểu rõ hơn và quản lý các đại dương. Với sự phát triển hơn nữa, bất kỳ người dùng nào cũng có thể nhập bảy điểm dữ liệu dễ truy cập – chẳng hạn như khoảng cách từ bờ, nhiệt độ nước, năng suất đại dương, quản lý nghề cá hiện có và độ sâu của nước – và nhận lại ước tính trữ lượng cá chính xác cho các hệ sinh thái gần bờ của họ.

Simon Cripps, giám đốc điều hành cho biết: “Giá trị của mô hình này là nó cho các nhà quản lý, nhà khoa học và quan trọng là cộng đồng địa phương biết nghề cá lành mạnh như thế nào và nó có thể hỗ trợ các cộng đồng phụ thuộc vào nó tốt như thế nào, đặc biệt là trong thời kỳ khủng hoảng”, bảo tồn biển tại WCS. “Một khi tình trạng của nghề cá được biết đến, nó cung cấp cho cộng đồng và các nhà quản lý thông tin để tiến tới thiết kế các giải pháp nhằm cải thiện nguồn cá và cải thiện khả năng phục hồi của cộng đồng địa phương, ngành đánh bắt cá cũng như nền kinh tế địa phương và quốc gia.”

Bước tiếp theo, WCS hiện đang tìm kiếm quan hệ đối tác và tài trợ mới để mở rộng quy mô công cụ để nó có thể được triển khai và lấp đầy các khoảng trống dữ liệu quan trọng trên toàn thế giới.

(Nguồn: globalseafood.org)

Xem thêm>>>