Atlantik somonunu kurtarmak için teknoloji destekli balık türü tanıma ve ayırma sistemi
Tam Çözüm
Haziran 2021, Storelva'da 1. aşama çözüm kurulumu
Berlevåg Jeger- og fiskerforening (BJFF)
Bu, Huawei ve yerel bir avcılar ve olta balıkçıları derneği olan Berlevåg Jeger- og fiskerforening'in (BJFF), Norveç'in en kuzey ucunda, Barents Denizi'ne komşu küçük bir topluluk olan Berlevåg'daki bir nehirden istilacı yabancı kambur somonu çıkarmak için yerleşik bir kamera sistemi ve yapay zeka yazılımına sahip otomatik bir balık tuzağını nasıl geliştirdiğinin hikayesidir. Kambur somonların nehirden yukarı yüzmesini engelleyerek üreme riskini ortadan kaldırıyor ve nehirlerdeki istilacı türlere yönelik tehdidi azaltıyoruz. Atlantik somon popülasyonları çeşitli tehditlere maruz kalmaktadır, ancak istilacı kambur somondan kaynaklanan tehdit en önemlisidir. Bu, teknolojiyi kullanarak Atlantik somonunun nasıl kurtarılacağının hikayesidir. Kambur somon sorunu büyük ölçüde artmaktadır ve sonuç olarak, balık tuzağının yapı tasarımı çoğaltılmak ve diğer nehirlere uyacak şekilde hazırlanmıştır.
Son güncelleme: 21 Jan 2025
1440 Görünümler
Bağlam
Ele alınan zorluklar
Buradaki zorluk, doğal Arktik biyoçeşitliliğini korumak için Norveç nehirlerinden kambur somon balığını etkili bir şekilde uzaklaştırmaktır. Kambur somonun doğal yaşam alanı Pasifik Okyanusu'dur ancak 1960'lardan beri Norveç nehirlerinde bulunmaktadır. 2017 yılında Norveç kıyı şeridindeki nehirlerde kambur somon varlığı hızla artmış ve endişe verici seviyelere yaklaşmıştır. İstilacı yabancı somon türleri, özellikle yerel somon türleri için yerel biyoçeşitliliğe yönelik tehdit açısından "yüksek risk" olarak kategorize edilmiştir. Storelva'daki deniz kömürü küçük ve zor durumdaki bir popülasyondur. Aynı bölgede çok sayıda kambur somon yumurtlarsa, bu yerel balıklarımız için çok yüksek bir risk oluşturacak ve potansiyel olarak onları yok edecektir. Kambur somonları nehirlerden uzaklaştırma görevi, su yollarına genellikle Atlantik somonlarının arasında sürüler halinde geldikleri için özellikle zor olmuştur. Kambur somonların çıkarılması şu anda gönüllüler tarafından elle yapılmaktadır ve bu da oldukça verimsiz bir yöntemdir.
Konum
Berlevåg, Troms, Norveç
Kuzey Avrupa
Süreç
Sürecin özeti
Uç cihaz, su altı kameralarından HD video akışlarını çekecektir. Uç cihaz video akışlarını işler ve ham video klipleri ve yapılandırılmış meta verileri yerel disk alanında kalıcı hale getirir.
Düzenli aralıklarla, uç cihazda tutulan tüm veriler uzak bir veri merkezine yüklenecektir. Veri merkezinde, yapılandırılmış meta veriler yeni bir yapay zeka modelini eğitmek için kullanılacaktır. YZ modeli uç cihaza yüklenecek ve her zamanki gibi çalışacaktır.
Yapı Taşları
Video Yakalama ve Balık Tanıma Modülü
Nehirlere yerleştirilen su altı HD kameraları ile video akışları bir uç cihaza beslenir. Uç cihazlar nehirlere fiziksel olarak yakındır ve gecikme süresini azaltır. Gerçek zamanlı balık tanıma için son derece optimize edilmiş bir yapay zeka çıkarım yazılımı uygulanmaktadır.
Etkinleştirici faktörler
Yapay zeka modülüne on binlerce etiketli resim sunulduğunda, algoritma hızla istenen doğruluk seviyesine ulaşır. Sistemden daha fazla balık türü geçtikçe, algoritma daha da fazla öğrenir ve gittikçe daha iyi hale gelir
Çıkarılan dersler
Kenar cihazının ayıklama mekanizmasına yakın olmasının son derece verimli olduğu kanıtlanmıştır. Şu anda balık türü algoritma tarafından 8 milisaniye içinde tanınmaktadır. Farklı ışık ve arka plan renkleri balık tanıma yeteneklerini etkilemektedir. Açık renkli arka plan, ancak tamamen beyaz değil, en iyisi olduğunu kanıtlıyor. Gece yarısı güneşinin olumlu bir etkisi vardır, bu da tanımanın 7/24 çalışabilmesini sağlar
Veri Toplama ve Modelin Yeniden Eğitilmesi
Uç cihaz tarafından üretilen veri türleri vardır.
- Ham video klipler. Uç cihazda sınırlı disk alanı olduğundan, video klipler düzenli olarak çok katmanlı yedeklemelerle bir veri merkezine yüklenir. Bu tür ham veriler, gelecekteki çalışmalar ve geri izleme için anlamlıdır.
- Yapay zeka modellerinden elde edilen meta veriler. Daha önce de açıklandığı gibi, YZ yazılımı video akışlarında görülen balıkları tanıyacaktır. Bu nedenle, meta veriler gerçekten balık içeren görüntü karelerini içerecektir. Her anlamlı görüntü karesi için balıkların konumları ve kategorileri işaretlenecektir. Bu tür meta veriler, balık sayımı, balık alışkanlığı araştırması vb. gibi daha bilimsel analizlere olanak sağlayacaktır. Daha da önemlisi, meta veriler yazılımda kullanılan yapay zeka modellerini yeniden eğitmek için kullanılacaktır. Zamanla, yapay zeka modelleri daha doğru tanıma sağlayacaktır.
Etkinleştirici faktörler
Çözümün optimum şekilde çalışabilmesi için iyi ve istikrarlı bir internet bağlantısı gerekmektedir. Bu çözümde fiber mevcuttu, ancak yükleme gerçek zamanlı olmadan yapılabildiğinden çözüm 5G ve hatta 4G üzerinden de iyi çalışmalıdır
Çıkarılan dersler
Merkezi bir bulut depolama çözümüne sahip olmak, sahadaki yatırımları azaltmak için hayati önem taşımaktadır. Aynı zamanda çözümün önceki tüm öğrenilenleri yeni kurulumlarla paylaşmasını sağlayarak onlara mevcut tüm çözümlerin konuşlandırıldığı seviyede bir dayanak noktası sunar. Her bir çözüm, diğerlerine fayda sağlayacak ilave öğrenimler ve artan kalite ile katkıda bulunur.
Otomatik ayıklama mekanizması
Çevre, su akıntısı, su derinliği, nehir tabanının açısı, mevcut ışık, güç ve internet bağlantısının iyi bir yerel araştırması, çözümü etkileyecek tüm faktörlerdir. Dayanıklı çevre dostu malzeme kullanmak ve su altı kurulumlarında canlı balıklarla ilgili daha önce deneyimi olan şirketleri kullanmak yardımcı olacaktır.
Etkinleştirici faktörler
Kısacası, mekanik bir açma/kapama mekanizması bariyeri geçen balıkları ayıracak ve kilitleyecektir. Yerel somon ve deniz alabalığı engellenmeden geçebilirken, kambur somon ve çiftlik somonu durdurulur ve çıkarılıp potansiyel olarak işlenebileceği bir bariyere ayrılır.
Çıkarılan dersler
Böyle bir çözümün kurulması iyi bir planlama ve yetenekli mühendisler gerektirir. Güçlü bir su akıntısında çalışmak zordur ve uzmanlık ve ekipman gerektirir. Balıkların yüzebileceği küçük istenmeyen açıklıklar oluşturabilecek hareketlere sahip olamayacağınız için kurulumu rived tabanına sabitlemek hayati önem taşır. Ayrıca, istenmeyen türlerin yumurtlamak için nehre çıkmasındansa, tanınmayan tüm balıkları manuel ayıklama için tanka göndermenin daha iyi olduğunu öğrendik.
Etkiler
Projenin etkisi çeşitli nedenlerden dolayı çok büyüktür. İlk olarak, çözüm kambur somonları nehirlerden etkili bir şekilde uzaklaştırarak genel olarak yerel biyolojik çeşitliliğin korunmasına ve özel olarak Atlantik somonlarının kurtarılmasına katkıda bulunuyor. İkincisi, çözüm kutup bölgesindeki diğer eğilimli nehirlerde de uygulanabilecek şekilde ölçeklendirilebilir. Üçüncüsü, çözüm diğer elle yakalama çözümlerine kıyasla uygun maliyetlidir ve yerel toplulukları yorucu el işçiliğinden kurtarır. Ayrıca, kambur somon gerçekten de yenilebilir olduğu için sistem ekonomik kazançlara da kapı açmaktadır. Olası bir çözüm, yerel aktörlerin kambur somonu tuzaklardan çıkarıp pazarda satmasıdır.
Yararlanıcılar
- Atlantik Somonu
- Norveç Avcılar ve Olta Balıkçıları Derneği,
- Biyolojik çeşitliliği ve çevreyi koruma yetkisine sahip yerel ortak kuruluşlar, STK'lar ve hükümet organları. Yerel yönetimler. Yerel olta balıkçıları.
Sürdürülebilir Kalkınma Hedefleri
SKA 3 - İyi sağlık ve esenlik
SKA 11 - Sürdürülebilir şehirler ve toplumlar
SKA 14 - Suyun altında yaşam
SKA 17 - Hedefler için ortaklıklar
Hikaye
Haziran 2021, Storelva'da 1. aşama çözüm kurulumu
Berlevåg Jeger- og fiskerforening (BJFF)
Özellikle Norveç'in kuzeyinde Atlantik somonunun geleceği konusunda endişe duymak için her türlü neden var. Geçen yıl, izlenen bölgedeki nehirlerin çoğunda Atlantik somonundan daha fazla kambur somon kaydedildi. Bu durum, hem yiyecek hem de alan için diğer balıklarla rekabet ettiği, hastalık taşıyıp yaydığı ve potansiyel olarak yerel su kalitesini kirlettiği için sorunludur. Bu nedenle Norveç nehirlerindeki yerel biyoçeşitliliği ve ekosistemleri tehdit etmektedir.
Atlantik somonu Kuzey Atlantik'e özgüdür ve Norveç'in en kuzeyindeki insanların kimlik ve değerlerinin ayrılmaz bir parçasıdır. Bu nedenle istilacı kambur somonla mücadele etmek ve yerli türlerin stoklarını korumak, kültürümüz ve uygulamalarımız için olduğu kadar biyolojik ve ekonomik zararları en aza indirmek için de önemlidir.
Küçük ve uzak topluluklarımızın birçoğu için bu umutsuzluk hissedilir düzeydedir. Yıllardır, yerel gönüllüler ve nehir bekçileri her yaz bir araya gelerek, yumurtlamak için nehirlere giren ve yerli türlerin hayatta kalmasını tehdit eden istilacı kambur somonları durdurmaya çalışmaktadır. Şimdiye kadar bu işlem, istilayı durdurmak için ağlar ve diğer araçlarla buzlu nehirlerde elle yapılıyordu.
Yerel topluluklar, ulusal yetkililer ve önemli araştırma topluluklarının hepsi bu durumdan kaynaklanan sıkıntılarla karşı karşıya. Tüm paydaşların birlikte su yollarındaki, haliçlerdeki ve yakın deniz alanlarındaki tüm yırtıcıları izleyebilecek ve sınıflandırabilecek bir çözüm geliştirmesi aciliyet kazanmıştır.
2021 yazında, Berlevåg belediyesindeki 'Storelva' nehrinde Huawei ile işbirliği içinde bir pilot projenin ilk bölümü başlatıldı.
Burada amaç, su yolunda yükselen tüm anadrom balıkları tanımlamaktı. Haziran sonundan Eylül ayına kadar on binlerce görüntü içeren sürekli bir video akışı ile donanım ve yeni geliştirilen kaynak kodu, geçen somon ve kambur somonların %90'ından fazlasını tanımlayabildi. Böylece sistemin nehrin kendi somon ve deniz kömürü stokunu tanımasının yanı sıra istilacı kambur somonu da kaydetmesi sağlandı. Bu hedefe büyük bir farkla ulaştık.
Ayıklama ile bağlantılı olacak en son modülü geliştirmek için ikinci aşama başlatılmıştır. Kısacası, mekanik bir açma/kapama mekanizması bariyeri ve kilidi geçen balıkları ayıracaktır. Yerli somon ve deniz alabalığı engellenmeden geçebilirken, kambur somon ve çiftlik somonu durdurulur ve çıkarılıp potansiyel olarak işlenebileceği bir bariyere ayrılır.
