Повністю задокументоване рибальство у дії

Нідерландські дослідники та рибалки за підтримки ЄС створили числовий інструмент для впровадження повністю задокументованого рибальства (FDF)

Коли ви відправляєтесь рибалити, ви ніколи не можете бути впевненими у тому, що ви впіймаєте. Це може бути будь-що – від призового, видатного екземпляра та старих мештів. Уявіть собі масштаб проблеми, коли ви використовуєте рибальські сітки і вони принесуть вам сотні кілограмів вилову на борт ?

Небажані вилови вже тривалий час є проблемою у рибальстві, оскільки далеко не завжди отриманий вилов може бути проданий або використаний для споживання людиною. Вилов риби та подальший його викид у море є як  шкідливим, так і марнотратним. Для протидії цій проблемі Європейський Союз впроваджує обов’язки з вивантаження – заходи із збереження, які вимагають, щоб увесь вилов був зареєстрованим та доставлений на берег (вивантажений).

Але це вимагає часу та простору та може коштувати доволі дорого (вимагатиме витрат). Нідерландська організація рибалок VisNed обрахувала, що у середньому судно потребує 4-ох додаткових членів екіпажу для обробки та вивантаження небажаних виловів. Однак на більшості нідерландських рибальських суден немає фізичного місця для збільшення чисельності екіпажу, і більша за чисельністю команда означає менший середній заробіток у розрахунку на члена екіпажу.

Технології на допомогу

Це стало тією точкою, де перетнулись наука та рибальство з метою створення інноваційного рішення. У Нідерландах дослідники з двох інститутів Вегенінзького університету (Wageningen Marine Research та Agro Food Robotics), у кооперації з VisNed та декількома рибальськими суднами, розробили числовий інструмент для впровадження повністю документованого рибальства (FDF). Проєкт отримав майже  €3 млн. підтримки від Європейського фонду море — та рибогосподарської діяльності (EMFF).

FDF впроваджує автоматизоване визначення розмірів та виду кожної окремої рибини,   розрізнення уловів, придатних для споживання людиною (вище мінімального розміру) та небажаний вилов (нижче мінімального розміру). Використовуючи системи дистанційного електронного моніторингу (REM), цей інструмент може визначати вагу усього вилову.

Розроблений Agro Food Robotics, процес використовує комплекс алгоритмів, штучний інтелект (AI) та технології спектрального навчання та зору для визначення видів риб та класифікації риби за розмірами (вище або нижче дозволеного мінімального еталонного розміру, встановленого з метою збереження). Подібні технології вже використовуються у вимірюванні та оцінці якості сільськогосподарської продукції, такої як брокколі та томати.

Для тестування процесу у наближених до реалій умовах дослідники спорудили на рибному ринку  Den Helder точну копію сортувальної лінії риби на рибальському судні та обладнали її двома камерами з високим ступенем роздільної здатності: одну для визначення видів та одну для 3Д – візуалізації та визначення обсягу вилову.

Після успішного експерименту прототип було протестовано на борту рибальського судна для оцінки впливу руху судна та бризок солоної води (спрею) на лінзи камер. Другий експеримент з більшим числом суден у морі було розпочато 2021-го року.

Попередні результати показують, що процес може бути застосовано без особливих змін у шляху риби під час нормальної (традиційної) обробки риби на борту. Система зараз розрізняє 4 види риб – камбалу, морського язика, тюрбо та  ромба – доволі швидко та точно. Технологія обчислює вагу кожної риби шляхом визначення обсягів та може також відрізняти рибу, якщо вона менша за мінімальний дозволений розмір.

Попередній проєкт (Innoray), який продемонстрував, що подібні технології можуть бути використаними для розрізнення трьох комерційних видів скатів, навіть коли вони лежать долілиць, що дуже важко для людського ока.

Проєкт також відповідає вимогам захисту приватності та даних (GDPR), оскільки система може обробляти дані без втручання людини. Фактично, кадри можуть бути знищені, як тільки комп’ютер підрахує рибу, і дані належать самим рибалкам.

Світлі перспективи для майбутнього використання

Для застосування цих технологій існує величезний потенціял. Наприклад камери можуть бути вбудованими у ланцюг системи електронної звітності про вилови (e-судновий журнал) та таким чином зменшити адміністративне навантаження на шкіпера (капітана рибальського судна). Вони також дозволяють у редимі реального часу відстежувати (моніторити) рибальство, що може поліпшити збирання даних та прозорість.

Оскільки система збирає дані про склад виловів та їх якість як щодо цільових видів так і щодо небажаного прилову, то ця технологія може стати важливим джерелом для наукових оцінок запасів риб, підсилюючи зусилля з сталого управління морськими ресурсами.

Завдяки результатам проєкту, нідерландське рибальство камбалових риб отримало виключення з зобов’язань щодо вивантажень до кінця 2021-го року. Хоча проєкт ще не повністю оцінений, технологія FDF може стати основою рибальства в ЄС та у всьому світі, бо рибалки усього світу мають справи з однаковими проблемами реєстрації виловів за видами та розмірами.

Посилання на оригінал:  https://ec.europa.eu/oceans-and-fisheries/news/fully-documented-fisheries-action-2022-01-31_en