В России разработана система прогнозирования промысловой обстановки с помощью искусстве... — 26 декабря 2025 г. в 07:59:23.278
В России разработана система прогнозирования промысловой обстановки с помощью искусственного интеллекта Подведомственный Росрыболовству Центр системы мониторинга рыболовства и связи (ЦСМС) в кооперации с российскими научными и профильными ИТ организациями разработал инновационную систему прогнозирования промысловой обстановки с помощью математического моделирования и технологий искусственного интеллекта. Первым результатом тестирования системы в условиях промысла стало обнаружение сардины иваси, которая в этом году ушла из традиционного для рыбаков региона добычи. «Программа проанализировала возможные зоны скопления сардины иваси. За пределами российской экономической зоны нашли рыбу, направили туда промысловый флот. Эту систему планируем использовать и в дальнейшем, в том числе для прогнозирования подходов других видов водных биоресурсов. Модель будет дорабатываться и совершенствоваться», - отметил руководитель Росрыболовства Илья Шестаков. Система агрегирует спутниковые и гидрологические данные. На следующем этапе специализированное программное обеспечение обрабатывает информацию и, на основе обученной модели, строит карты вероятностных зон. Карты ежедневно отправляются на суда, участвующие в эксперименте, предоставляя капитанам ценный источник информации для планирования промысла. Материалы могут сопоставляться с данными судовых наблюдений, эхолотов и т. д. для принятия решений. Ключевой особенностью системы является ее гибкость и обучаемость. Для каждого нового вида рыбы модель проходит этап обучения на соответствующих исторических данных. Сейчас, помимо иваси, специалисты Центра системы мониторинга рыболовства и связи ведут работу по адаптации модели для минтая и скумбрии. В планах прогнозирование промысла сайры. В основе разработки лежит динамическая модель среды обитания, которая обучается на больших массивах исторических данных по каждому виду рыб. Для оценки вероятности промысловых скоплений рыбы модель анализирует 11 ключевых параметров, а именно: - Океанографические: температура, соленость, уровень моря, течения. - Биологические: концентрация зоопланктона и хлорофилла-а. - Атмосферные: скорость и направление ветра, облачность. - Астрономические: фаза луны. - Сейсмические: влияние землетрясений на поведение рыбы.