Sistema de reconhecimento e classificação de espécies de peixes com tecnologia para salvar o salmão do Atlântico
Solução completa
Junho de 2021, instalação da solução da fase 1 em Storelva
Berlevåg Jeger- og fiskerforening (BJFF)
Esta é a história de como a Huawei e uma associação local de caçadores e pescadores - a Berlevåg Jeger- og fiskerforening (BJFF) - desenvolveram uma armadilha automatizada para peixes com um sistema de câmera integrado e software de IA para remover o salmão jubarte invasor de um rio em Berlevåg, uma pequena comunidade no extremo norte da Noruega, próximo ao Mar de Barents. Ao impedir que o salmão jubarte suba os rios, eliminamos o risco de reprodução e reduzimos a ameaça de espécies invasoras nos rios. As populações de salmão do Atlântico estão expostas a diversas ameaças, mas a ameaça do salmão jubarte invasor é a mais significativa. Esta é a história de como salvar o salmão do Atlântico usando a tecnologia. O problema do salmão jubarte está aumentando drasticamente e, como resultado, o projeto de construção da armadilha para peixes está preparado para ser duplicado e instalado em outros rios
Última atualização: 21 Jan 2025
1421 Visualizações
Contexto
Desafios enfrentados
O desafio é remover o salmão jubarte dos rios noruegueses para preservar a biodiversidade nativa do Ártico de forma eficiente. O habitat natural do salmão jubarte é o Oceano Pacífico, mas ele está presente nos rios noruegueses desde a década de 1960. Em 2017, a presença do salmão jubarte aumentou rapidamente nos rios ao longo da linha costeira da Noruega, chegando a níveis alarmantes. A espécie estrangeira invasora de salmão foi classificada como de "alto risco" em termos de ameaça à biodiversidade nativa, especialmente para as espécies locais de salmão. O salmão-marinho em Storelva é uma população pequena e de difícil acesso. Se um grande número de salmões jubarte desovar na mesma área, isso representará um risco muito alto para o peixe local, podendo destruí-lo. A tarefa de remover o salmão jubarte dos rios tem sido particularmente difícil, pois ele chega aos cursos d'água em bandos, geralmente entre o salmão do Atlântico. Atualmente, a remoção do salmão jubarte é feita manualmente por voluntários, o que é altamente ineficiente.
Localização
Berlevåg, Troms, Noruega
Norte da Europa
Processar
Resumo do processo
O dispositivo de borda extrairá fluxos de vídeo HD das câmeras subaquáticas. O dispositivo de borda processa os fluxos de vídeo e mantém clipes de vídeo brutos e metadados estruturados no espaço do disco local.
Em intervalos regulares, todos os dados mantidos no dispositivo de borda serão carregados em um data center remoto. No data center, os metadados estruturados serão usados para treinar um novo modelo de IA. O modelo de IA será carregado no dispositivo de borda e funcionará normalmente.
Blocos de construção
Módulo de captura de vídeo e reconhecimento de peixes
Com câmeras subaquáticas de alta definição instaladas nos rios, os fluxos de vídeo são enviados a um dispositivo de borda. Os dispositivos de borda estão fisicamente próximos aos rios, com o benefício da latência reduzida. Um software de inferência de IA altamente otimizado é implementado para o reconhecimento de peixes em tempo real.
Fatores facilitadores
Ao apresentar ao módulo de IA dezenas de milhares de imagens rotuladas, o algoritmo atinge rapidamente o nível de precisão desejado. À medida que mais e mais espécies de peixes passam pelo sistema, o algoritmo aprende ainda mais e se torna cada vez melhor
Lição aprendida
O fato de o dispositivo de borda estar próximo ao mecanismo de classificação demonstra ser altamente eficiente. Atualmente, a espécie de peixe é reconhecida pelo algoritmo em 8 milissegundos. Diferentes cores de luz e de fundo afetam os recursos de reconhecimento de peixes. Um fundo de cor clara, mas não totalmente branco, é o melhor. O sol da meia-noite tem um efeito positivo, tornando o reconhecimento capaz de funcionar 24 horas por dia, 7 dias por semana
Coleta de dados e re-treinamento do modelo
Há tipos de dados gerados pelo dispositivo de borda.
- Clipes de vídeo brutos. Com espaço em disco limitado no dispositivo de borda, os clipes de vídeo são carregados regularmente em um data center com backups de várias camadas. Esse tipo de dados brutos é importante para estudos futuros e backtracing.
- Metadados de modelos de IA. Conforme descrito anteriormente, o software de IA reconhecerá os peixes apreendidos nos fluxos de vídeo. Portanto, os metadados incluirão quadros de imagens que de fato contêm peixes. Para cada quadro de imagem significativo, os locais e as categorias de peixes serão marcados. Esse tipo de metadado possibilitará uma análise mais científica, como contagem de peixes, pesquisa de hábitos de peixes etc. Mais importante ainda, os metadados serão usados para treinar novamente os modelos de IA usados no software. Com o tempo, os modelos de IA farão um reconhecimento mais preciso.
Fatores facilitadores
Para que a solução funcione de forma ideal, é necessário ter uma boa conexão estável com a Internet. Nesta solução, havia fibra disponível, mas a solução deve funcionar igualmente bem em 5G e, possivelmente, até mesmo em 4G, pois o upload pode ser feito sem tempo real
Lição aprendida
Ter uma solução centralizada de armazenamento em nuvem é vital para reduzir os investimentos no local. Ela também permite que a solução compartilhe todos os aprendizados anteriores com as novas instalações, dando a elas um ponto de partida no nível de todas as soluções existentes implantadas. Cada solução contribui com aprendizados adicionais e maior qualidade, beneficiando todas as outras.
Mecanismo de classificação automatizado
Uma boa investigação local do ambiente, da correnteza da água, da profundidade da água, do ângulo do fundo do rio, da luz disponível, da energia e da conexão com a Internet são fatores que afetarão a solução. O uso de material durável e ecologicamente correto e a utilização de empresas com experiência anterior em lidar com peixes vivos em instalações subaquáticas são úteis.
Fatores facilitadores
Em suma, um mecanismo mecânico de abertura/fechamento classificará os peixes que passarem pela barreira e a trancará. O salmão local e a truta marinha podem passar sem impedimentos, enquanto o salmão jubarte e o salmão de viveiro são parados e separados em uma barreira, onde podem ser removidos e possivelmente processados.
Lição aprendida
A instalação dessa solução requer um bom planejamento e engenheiros qualificados. Trabalhar em uma corrente de água forte é exigente e requer experiência e equipamentos. A fixação da instalação no fundo estriado é vital, pois você não pode ter movimentos que possam introduzir pequenas aberturas indesejadas pelas quais os peixes possam nadar. Também aprendemos que é melhor enviar todos os peixes não reconhecidos para o tanque para triagem manual do que ter espécies indesejadas subindo o rio para desovar.
Impactos
O impacto do projeto é imenso por vários motivos. Primeiro, a solução remove efetivamente o salmão jubarte dos rios, o que contribui para manter a diversidade biológica local em geral e salvar o salmão do Atlântico em específico. Em segundo lugar, a solução é escalonável, de modo que pode ser aplicada em outros rios propensos na região ártica. Terceiro, a solução é econômica em comparação com outras soluções de captura manual e libera as comunidades locais do trabalho manual cansativo. Além disso, o sistema permite ganhos econômicos, pois o salmão-jubarte é realmente comestível. Uma possível solução é que os atores locais possam extrair o salmão-jubarte das armadilhas para vendê-lo no mercado.
Beneficiários
- O salmão do Atlântico
- A Associação Norueguesa de Caçadores e Pescadores,
- Organizações parceiras locais, ONGs e órgãos governamentais com mandato para preservar a diversidade biológica e o meio ambiente. Governos locais. Pescadores locais.
Objetivos de Desenvolvimento Sustentável
ODS 3 - Boa saúde e bem-estar
ODS 11 - Cidades e comunidades sustentáveis
ODS 14 - Vida debaixo d'água
ODS 17 - Parcerias para os objetivos
História
Junho de 2021, instalação da solução da fase 1 em Storelva
Berlevåg Jeger- og fiskerforening (BJFF)
Há todos os motivos para se preocupar com o futuro do salmão do Atlântico, especialmente no norte da Noruega. No ano passado, foram registrados mais salmões-jubarte do que salmões-do-atlântico em muitos dos rios da região que foram monitorados. Isso é problemático, pois ele compete com outros peixes por alimento e espaço, transmite e espalha doenças e pode contaminar a qualidade da água local. Dessa forma, ameaça a biodiversidade e os ecossistemas locais nos rios noruegueses.
O salmão do Atlântico é endêmico no Atlântico Norte e parte integrante da identidade e dos valores das pessoas da região mais ao norte da Noruega. Portanto, combater o salmão jubarte invasor e manter os estoques de espécies nativas é importante para nossa cultura e suas práticas, além de minimizar os danos biológicos e econômicos.
Para muitas de nossas comunidades pequenas e remotas, o desespero é perceptível. Há anos, voluntários locais e guardas fluviais se reúnem todo verão para tentar desesperadamente impedir que o salmão jubarte invasor suba nos rios para desovar e ameaçar a sobrevivência das espécies nativas. Até agora, isso tem sido feito manualmente em rios gelados com redes e outras ferramentas para impedir a invasão.
As comunidades locais, as autoridades nacionais e as principais comunidades de pesquisa estão enfrentando a angústia causada pela situação. Tornou-se urgente que todas as partes interessadas desenvolvessem juntas uma solução que pudesse monitorar e classificar todos os predadores nos cursos d'água, nos estuários e nas áreas marítimas próximas.
No verão de 2021, a primeira parte de um projeto piloto foi lançada em uma colaboração com a Huawei, no rio "Storelva", no município de Berlevåg.
Aqui, o objetivo era identificar todos os peixes anádromos que subiam no curso de água. Com um fluxo de vídeo contínuo do final de junho a setembro, com dezenas de milhares de imagens, o hardware e o código-fonte recém-desenvolvido foram capazes de identificar bem mais de 90% dos salmões e salmões-jubarte que passaram. Assim, o sistema pode reconhecer o estoque de salmão e salmão-marinho do próprio rio, mas também registrar o salmão-corcunda invasor. Uma meta que alcançamos com uma boa margem.
A segunda fase foi iniciada para desenvolver o módulo mais recente a ser conectado à classificação. Em resumo, um mecanismo mecânico de abertura/fechamento classificará os peixes que passarem pela barreira e pela eclusa. O salmão nativo e a truta marinha podem passar sem impedimentos, enquanto o salmão jubarte e o salmão de viveiro são parados e separados em uma barreira, onde podem ser removidos e possivelmente processados.
