نقش هوش مصنوعی در تحول مدیریت صنعت ماهیگیری: از پایش لحظه‌ای صید تا مقابله با صید غیرقانونی

صنعت ماهیگیری با چالش‌های حادی نظیر صید غیرقانونی (iuu)، کاهش ذخایر و فشارهای زیست‌محیطی مواجه است. هوش مصنوعی به‌عنوان راه‌حلی تحول‌ساز، از دهه 2010 با ادغام فناوری‌هایی چون بینایی ماشین، یادگیری عمیق و پایش الکترونیک، مسیر دستیابی به پایداری اکولوژیک و افزایش بهره‌وری را هموار کرده است. در حوزه پایش و کنترل، سیستم‌هایی مانند ai-rcas با دقت 74-81 درصد گونه‌های دریایی را شناسایی و تحلیل لحظه‌ای صید را ممکن ساخته‌اند که نقشی کلیدی در اجرای سهمیه صید (tac) و مقابله با صید غیرقانونی ایفا می‌کنند. در مدیریت ذخایر، الگوریتم‌های یادگیری ماشین با پردازش داده‌های ماهواره‌ای (ais/viirs) و تاریخی، رفتار شناورها را ردیابی و مناطق صید بهینه یا کانون‌های iuu را پیش‌بینی می‌نمایند. پروژه‌های عملیاتی نظیر fdf در هلند نیز با شناسایی خودکار گونه‌ها و اندازه ماهی‌ها از طریق بینایی کامپیوتری، صید ضمنی را تا 30 درصد کاهش داده و اطمینان از رعایت مقررات را افزایش می‌دهند. به‌موازات این کاربردها، بهینه‌سازی مسیرهای صید مبتنی بر تحلیل داده‌های اقیانوسی (دما، جریان‌ها) منجر به کاهش مصرف سوخت و هزینه‌های عملیاتی شده است. مزایای کلیدی این فناوری شامل افزایش شفافیت زنجیره تامین، کاهش 30 درصدی هزینه‌ها و مدیریت پایدار ذخایر است، هرچند چالش‌هایی نظیر نیاز به داده‌های آموزشی جامع، عملکرد نامطلوب در محیط‌های دریایی ناپایدار و هزینه‌های بالای استقرار اولیه باقی است. جمع‌بندی نشان می‌دهد تحقق کامل پتانسیل هوش مصنوعی در این صنعت مستلزم همکاری‌های بین‌بخشی (دولت، صیادان، توسعه‌دهندگان) و ایجاد چارچوب‌های استاندارد برای اشتراک‌گذاری داده‌ها در راستای اهداف توسعه پایدار (sdgs) است.

artificial intelligence in fisheries management: from real-time catch monitoring to combating illegal, unreported and unregulated (iuu) fishing

the fisheries sector faces critical challenges including iuu fishing, stock depletion, and environmental pressures. since the 2010s, artificial intelligence (ai) has emerged as a transformative solution through technologies like computer vision, deep learning, and electronic monitoring (em), enhancing ecological sustainability and operational efficiency. ai-driven systems such as ai-rcas achieve 74–81% species recognition accuracy, enabling real-time catch analysis to support total allowable catch (tac) compliance and combat iuu fishing. machine learning algorithms process satellite data (ais/viirs) and historical records to track vessel behavior, predict iuu hotspots, and optimize fishing zones. practical implementations like the netherlands fully documented fisheries (fdf) project utilize computer vision for automated species/size identification, reducing bycatch by 30% and strengthening regulatory adherence. concurrently, ai optimizes fishing routes by analyzing oceanic variables (temperature, currents), significantly lowering fuel consumption and operational costs. key benefits encompass enhanced supply chain transparency, 30% cost reduction, and sustainable resource management. however, persistent challenges include the need for comprehensive training data to address biodiversity complexity, performance limitations in unstable marine environments, and high initial deployment costs. in conclusion, maximizing ai s potential requires cross-sector collaboration (governments, fishers, developers) and standardized data-sharing frameworks to align with sustainable development goals (sdgs). future advancements must prioritize robustness in marine settings, dataset expansion for global scalability, and policy integration to fully harness ai s capacity for revolutionizing fisheries sustainability