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Neuer Unterwasser-KI-Bot erkennt illegales Angeln und meldet schnell

Jul 13, 2023

SOUTHAMPTON, England, Vereinigtes Königreich, 25. Juli 2023 (ENS) –Britische Wissenschaftler haben mit der Arbeit an einem neuen Unterwasser-Bot mit künstlicher Intelligenz begonnen, der Aktivitäten erkennen kann, die der Meeresumwelt schaden.

Der Bot wird zur Erkennung illegaler Fischerei und zum Schutz von Meeressäugern beim Bau von Offshore-Windparks eingesetzt.

Die Technologie wird von der University of Southampton gemeinsam mit Meereswissenschaftsexperten des Technologieanbieters RS Aqua entwickelt, der innovative Sensoren, Systeme und Plattformen herstellt.

Mehr als 700.000 Pfund (897 Millionen US-Dollar) wurden von der Regierungsbehörde Innovate UK für das KI-System mit dem Codenamen MARLIN vergeben. Das künstliche Intelligenzsystem verwendet Unterwassersensoren, um die Aktivitäten von Tieren, Menschen und Umwelt überall im Ozean aus der Ferne zu überwachen, und überträgt die Daten in Echtzeit an die Wissenschaftler zurück.

„Die Nutzung der Leistungsfähigkeit künstlicher Intelligenz zur Überwachung von Geräuschen in der Unterwasserwelt in Kombination mit der Fähigkeit, Informationen schnell an Land weiterzuleiten, wird es uns ermöglichen, Instrumente zum Schutz empfindlicher Meeresökosysteme bereitzustellen und eine Reihe illegaler Aktivitäten aufzudecken“, so Professor der University of Southampton Statistische Signalverarbeitung sagte Paul White.

Illegale, nicht gemeldete und unregulierte Fischerei, IUU-Fischerei, ist für jeden fünften wild gefangenen Fisch verantwortlich. Einige Experten schätzen, dass jedes Jahr 10 bis 26 Millionen Tonnen IUU-Fisch gefangen werden – eine Menge, die laut Seafood Watch des Monterey Bay Aquariums 11 bis 19 Prozent des weltweit gemeldeten Fangs entspricht.

Für Ozeanüberwachungsmissionen werden typischerweise große Schiffe eingesetzt, aber das neue MARLIN-System könnte die Zeit, die Schiffe auf See verbringen, verkürzen und möglicherweise den Ausstoß des Treibhausgases Kohlendioxid (CO2) um bis zu 75 Prozent senken.

Dr. Ryan Mowat, Forschungsdirektor bei RS Aqua, freut sich auf den Einsatz des neuen MARLIN-Systems. „Diese Technologie wird die Art und Weise revolutionieren, wie wir unsere Meeresumwelt wissenschaftlich überwachen“, sagte er. Derzeit lassen wir Instrumente monatelang unter Wasser und bergen sie, bevor wir auf ihre Daten zugreifen.

„MARLIN wird diese Daten in Echtzeit ins Internet übertragen, und die Auswirkungen sind enorm. „Es wird dazu beitragen, sicherzustellen, dass der Offshore-Bau empfindlich auf die Aktivität von Meeressäugern reagiert, und die Überwachung von Meeresschutzgebieten durch die Echtzeiterkennung illegaler Fischereiaktivitäten ermöglichen“, sagte Mowat.

MARLIN wird neue Techniken des maschinellen Lernens entwickeln, um zwischen Umgebungsgeräuschen und ungewöhnlichen Umgebungsgeräuschen wie Meeressäugetieren zu unterscheiden, neue Echtzeit-Datenverbindungen, die für abgelegene Ozeane geeignet sind, und eine neue benutzerfreundliche Schnittstelle entwickeln.

„Die Ankündigung dieser bedeutenden Finanzierung ist eine fantastische Nachricht für RS Aqua und für die Meerestechnologie-Community“, sagte Martin Stemp, geschäftsführender Airector bei RS Aqua.

„Innovate UK erkannte das Potenzial der Ideen von RS Aqua, modernste Techniken des maschinellen Lernens zu nutzen, um unser Verständnis der Meeresaktivitäten zu verbessern und die Umwelt besser zu schützen“, sagte er.

Erfahren Sie mehr über das MARLIN-Projekt unter rsaqua.co.uk/projectmarlin.

Ausgewähltes Bild: Ein illegales Fischereifahrzeug auf hoher See in internationalen Gewässern. undatiert (Foto mit freundlicher Genehmigung der National Oceanic and Atmospheric Administration, NOAA) gemeinfrei

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SOUTHAMPTON, England, Vereinigtes Königreich, 25. Juli 2023 (ENS) – Paul White ist Professor für statistische Signalverarbeitung an der University of Southampton. 2023 (Foto mit freundlicher Genehmigung der Konferenz „Sensor Signal Processing for Defense“) Künstlerische Darstellung des Unterwasser-KI-Bots MARLIN. 2023 (Bild mit freundlicher Genehmigung der University of Southampton)Ausgewähltes Bild: