Båtsfjord 是挪威最北海岸的一個偏遠漁村，遠離北極圈。儘管這裡只有幾千名居民，但卻是當地重要的漁業中心。當地漁船船主湯米喬納森 (Tommy Jonassen) 開始抓住兩次北極風暴之間的短暫窗口，以便有機會在這片寒冷、不可預測的水域中捕獲好魚。
「這可能很艱難，可能很艱難，」他斷言。天氣非常難以預測。很冷。當然，當然，這可能會非常坎坷……有魚可抓的時候我們就工作。所以一天中的什麼時間並不重要。白天、黑夜－對我們來說都是一樣的。
他的漁船使用大網一次捕撈大量的魚。天氣好的一天可以捕獲 30 噸漁獲量。鱈魚賺的錢最多，但漁網捕撈的是多種魚類。不需要的魚不能直接扔回海裡——每個物種都需要單獨稱重和記錄。
檢查隨時可能發生，捕撈報告中的任何錯誤都可能造成嚴重後果，包括巨額罰款和配額減少，湯米·喬納森 (Tommy Jonassen) 深知：「挪威的漁業受到嚴格監管。因此，掌握捕獲物的確切數量對我們來說非常重要，這樣我們就可以向政府報告。如果我們犯了一個錯誤，在最壞的情況下，他們會奪走我們的全部漁獲。所以這意味著我們捕魚所做的所有工作都白費了。
計算捕獲量
但是如何快速且準確地稱量大量不同的魚呢？通常，漁民會透過計算裝滿魚的容器來估算總重量。但這艘船配備了一個新裝置，旨在使漁獲量計數變得更容易、更精確。捕獲掃描器仍在開發中，它使用人工智慧來識別沿著傳送帶移動的魚類種類、大小和重量。目的是使過程盡可能自動化。
漁船上的新數位工具的用途不僅僅是統計漁獲量。歐洲正在加強打擊國內和世界各地的非法捕魚。未來幾年，這將導致漁業監測、控制和監視方面的重大技術創新。
少報漁獲量可能導致過度捕撈，損害魚類族群和生態系。EveryFish，一個歐洲項目開發智慧捕捉記錄工具。該計畫由特隆赫姆 SINTEF Ocean 首席科學家 Rachel Tiller 領導。
蒂勒告訴我們：「我們需要知道那裡正在發生什麼，這樣我們才能解決所有這些不同的危機——氣候危機、生物多樣性危機，我們需要更多地了解海洋。」相機技術、機器視覺、人工智慧方面取得了許多不同的進展，試圖提出在漁船上安裝感測器的解決方案，幫助我們自動記錄從海裡出來的所有魚。
未來還有許多工程挑戰。為了使捕獲掃描器真正有用，它們必須高度可靠和準確。漁民、管制員和科學家需要信任船上人工智慧產生的數據。為了實現這一目標，EveryFish 研究人員開發了開源人工智慧方法來識別魚類種類並估計重量。
工程師與漁民密切合作，確保他們的解決方案滿足現實世界的需求，並在寒冷、鹹鹹的海洋中的搖擺船上表現良好。 Elling Ruud Øye，SINTEF 海洋研究科學家
SINTEF Ocean 的研究科學家 Elling Ruud Øye 表示：「從產業和船舶那裡獲得回饋非常重要，這樣才能確定我們在實驗室的工作內容。如果沒有，我們就不會這樣做。」不是——如果我們沒有得到這樣的回饋，我們可能會走錯方向。
規模小、技術含量高
為了計算小型船隻的捕獲量，研究人員正在開發電腦視覺系統，該系統可以識別和測量魚堆中的單一魚。這可以讓手工漁民和業餘漁民使用閉路電視攝影機甚至智慧型手機掃描他們的漁獲物。
SINTEF Ocean 的另一位研究科學家 Jonatan Sjølund Dyrstad 表示，同樣的技術甚至可以引導機械手臂對捕獲物進行分類和處理，從而接管一些最艱鉅的手動任務：「總體而言，漁業中存在大量艱苦勞動，所以肩膀很辛苦，背部很辛苦。你必須保持足夠的身體靠在桌子上才能處理魚。您可以做的是，您也許可以使用機械手臂自動化其中一些流程。做到這一點的線索是擁有良好的視覺系統，能夠解析和理解他們所看到的場景。
船上監視器通常用於打擊非法捕魚和其他違法行為。在塞席爾等地，監視人員會定期檢查船上錄像，以確保漁民遵守規則。在歐洲，視訊監控必須遵守嚴格的隱私和資料保護法。
SINTEF 的 Rachel Tiller 表示：“許多漁民已經對在船上安裝某種攝影機的系統表示懷疑，這完全可以理解。” 「如果我的老闆想在我的辦公室安裝攝像頭，我也會持懷疑態度。因此，我們正在開發能夠自動模糊人類可識別元素的系統，這樣我們就可以遵守 GDPR 法規，並具有個人空間感。 ”
這歐盟將要求監視器高風險船隻上以及所有漁船上的衛星追蹤系統。
這些工具有幫助歐洲漁業管制局西班牙維戈的官員負責監測捕魚活動並協調檢查。
EFCA 協調員 Lina Lendzbergiene 解釋說：「訊號將發送到衛星，然後發送到我們的系統，我們可以在螢幕上看到我們擁有的資訊。這裡有我們的船隻，這裡有漁船，所以我們可以計算時間— —我們需要多少時間才能讓他們就位。
收緊非法捕撈網
隨著越來越多的漁船配備追蹤器，控制中心將有更多的數據需要處理。電腦演算法可以幫助篩選所有內容並標記任何可疑內容。
「我們有一些自動工具可以執行一些分析，」EFCA 控制操作管理員 Carlos Couce 告訴我們。其中一個區域是亞得里亞海眾所周知的 Jabuka/Pomo Pit 區域，我們定義了一些演算法，以便在船隻以一定速度進入該區域時發出警報或警告。
雖然攝影機和人工智慧等數位工具是漁業監測的寶貴補充，但專家警告說，它們有局限性，有時可能會失敗。歐盟推動更嚴格的監管，將傳統檢查與這些新技術結合。 EFCA 監控技術專家斯文·塔洪 (Sven Tahon) 表示，數位數據的激增旨在使漁業更加可持續和公平：「我總是稱其為即將到來的數據海嘯。我們必須審視我們的工作方式有了這些數據，我們可以使用哪些技術將這些數據轉換為可用且可操作的輸出。我們可以為此使用人工智慧、演算法、自動行為監控工具。這一切都非常美好。但歸根結底，儘管有所有這些技術，您仍然需要漁業檢查員的專業意見。
數位科技可以為漁民提供方便的新工具，讓他們可以花更多的時間釣魚，而減少填寫表格的時間。它還幫助科學家找到保護海洋健康的新方法，同時使漁業控制人員更容易確保未來幾年海裡有足夠的魚類。
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