Pionierarbeit bei der elektronischen Überwachung in der Fischerei
Fast ihr gesamtes Berufsleben lang war Amanda Barney auf der Suche nach einer Lösung für ein beunruhigendes Problem. Im Jahr 1992, als sie die Mittelschule in St. John's, Neufundland, besuchte, erlebte sie den Zusammenbruch der Kabeljaubestände im Nordatlantik aus erster Hand.
"Ich weiß noch, wie ich mit meinem Vater in der Bucht ruderte und all die Kabeljaue sah", erinnert sie sich. "Es schien unmöglich, dass sie weg waren. Ich habe immer so viele von ihnen gesehen".
Barney spürte die Auswirkungen deutlich, was sie zu ihrer lebenslangen Suche anspornte. Sie studierte Fischereiwissenschaft und Ozeanografie und zog dann 2003 nach Alaska, um als Fischereibeobachterin an Bord zu arbeiten. Sie verbrachte mehr als 150 Tage auf See.
"In Alaska habe ich festgestellt, dass die Regierung oft denkt, dass die Fischer lügen, und die Fischer denken, dass die Wissenschaftler der Regierung nicht verstehen, was in den Ozeanen wirklich vor sich geht", erklärt sie. Sie spürte einen spürbaren Mangel an Vertrauen zwischen Industrie und Wissenschaft.
Sie wollte diese Lücke schließen und war der Meinung, dass Technologien zur Überwachung auf See den "Ausgleich" schaffen könnten, indem sie Basisdaten liefern, auf die sich sowohl Schiffer als auch Wissenschaftler verlassen können.
Heute ist Barney die Geschäftsführerin von Teem Fish Monitoring Inc. Sie ist eine der Pioniere bei der Entwicklung neuer Technologien zur Erfassung, Digitalisierung und Analyse von Fischereidaten. Ihr Werdegang spiegelt den Lebenszyklus der Technologieeinführung in der Branche wider: von der manuellen Erfassung analoger Daten als Beobachterin auf See vor 20 Jahren bis hin zur Leitung modernster Projekte unter Einsatz künstlicher Intelligenz (KI).
Die Technologie zur Überwachung der Fischerei hat mit den Schiffsüberwachungssystemen (VMS) ihren Anfang genommen. 1982 brachte Inmarsat den ersten kommerziellen Ortungsdienst auf den Markt, gefolgt vom automatischen Identifizierungssystem (AIS) im Jahr 1998. Im Jahr darauf wurde das weltweit erste elektronische Überwachungssystem (EM) mit Kameras an Bord in einem Krabbenfischerei in British Columbia. Zu dieser Zeit begannen auch die elektronischen Fahrtenbücher das Papier zu ersetzen. Südafrikas Olrac war eines der ersten e-Logs im Jahr 2003. Zwei Jahre später startete Alaska das erste elektronische Fischereikartenund läutete damit den Beginn der elektronischen Berichterstattung in der Fischerei ein.
Das bahnbrechende Ereignis kam im Juni 2007, als Steve Jobs der Welt das iPhone vorstellte. Die mobile Datenverarbeitung sollte die Welt revolutionieren, auch die Fischerei. Die Digitalisierung von Daten und die GPS-Verfolgung lagen nun buchstäblich in Ihrer Hand. Im Jahr 2008 baute The Nature Conservancy eCatch, eine der ersten modernen Webanwendungen für die Fischerei. Eine iPhone-Version kam 2012 heraus.
Fischerei erlebt schleppende Innovation
Eine Analyse von 79 Unternehmen oder Agenturen, die Software für die weltweite Fischerei anbieten, zeigt, dass die Einführung von Technologien nur schleppend vorangeht. Mehr als ein Viertel der Unternehmen wurde vor dem Jahr 2000 gegründet, zumeist die erste Welle von VMS-Anbietern. Danach befand sich die Fischerei-Technologie mehr als ein Jahrzehnt lang im Dornröschenschlaf. Es war eine Zeit der kleinen Pilotprojekte, insbesondere für die elektronische Überwachung. Erst im Jahr 2012, als die mobile Datenverarbeitung ausgereift war, kamen jedes Jahr neue Softwareunternehmen und Anwendungen für Behörden hinzu.
Dennoch verläuft die Einführung von Technologien in der Fischerei im Vergleich zur Aquakultur eher schleppend. In den letzten fünf Jahren wurden im Fischereisektor nur 21 neue Technologieunternehmen oder staatliche Anwendungen eingeführt, in der Aquakultur dagegen 42.
Auch die Fischerei hat sich bei der Einführung von Spitzentechnologien, insbesondere künstlicher Intelligenz, zurückgehalten. Derzeit setzen 18 Prozent der Softwareanbieter - 14 von 79 - KI ein oder erproben sie. Die große Mehrheit setzt Computer Vision ein, um Videos und Bilder von Fischereifahrzeugen zu analysieren. Interessanterweise wurden sieben der KI-fähigen Anwendungen von NRO finanziert, was darauf hindeutet, dass weniger als die Hälfte der KI kommerziell genutzt wird.
Das steht in krassem Gegensatz zur Aquakultur, wo 70 Prozent aller Software künstliche Intelligenz enthält. Und nur die Hälfte der KI in der Aquakultur ist Computer Vision.
Warum die Fischereiinnovation hinter der Aquakultur zurückbleibt
Was ist der Grund für diese Divergenz? Zwei Faktoren. Erstens: Anreize. In der Aquakultur senkt die künstliche Intelligenz zwei der größten Kostenfaktoren der Branche: die Optimierung der Fütterung und die Reduzierung der Sterblichkeit. Die Landwirte sind intrinsisch motiviert, KI einzuführen, da sie wirtschaftlich sinnvoll ist.
In der Fischerei sind die meisten Technologien nicht von der Marktdynamik, sondern von der Einhaltung von Vorschriften abhängig. Die Fischer zögern, Technologien einzuführen, die die Überwachung verstärken, außer vielleicht, um die Sicherheit auf See zu verbessern. Die elektronische Überwachung erweist sich jedoch als billiger und weniger aufdringlich als menschliche Beobachter.
Der zweite Faktor hängt mit den IoT-Sensoren zusammen, die das explosive Wachstum digitaler Daten weltweit vorangetrieben haben, was wiederum der Treibstoff für die KI ist. Schätzungen zufolge verdoppelt sich die Menge der digitalen Daten weltweit alle zwei Jahre. In der Fischerei gibt es einfach nicht viele Sensoren. Fischerntemaschinen überwachen Wasserqualität, Fütterung, Wachstumsraten und Fischgesundheit nicht wie Landwirte, die viele Arten von Sensoren einsetzen, um diese wichtigen Daten zu erfassen.
Etwa 82 % der Fischereisoftware sammelt Daten über GPS und 32 % verwenden Kameras. Noch weniger (14 %) nutzen an Hydraulik oder Winden angebrachte Fanggerätesensoren zur Erkennung von Fangtätigkeiten oder RFIDs zur Identifizierung von Fanggeräten. Nur zwei Unternehmen nutzen Daten von Echoloten, um KI zu betreiben und so die Schätzungen von Fischschwärmen zu verbessern.
Ein großer Teil der Fischerei-Technologie konzentriert sich darauf, einfach papierlos zu werden. Auf elektronische Logbücher entfallen 71 Prozent der Anwendungen, gefolgt von VMS (53 Prozent) und elektronischer Überwachung (29 Prozent). Der Großteil der Technologie konzentriert sich auf industrielle und mittelgroße Flotten, die nur 18 Prozent der 2,86 Millionen motorisierten Fischereifahrzeuge weltweit ausmachen. Das macht Sinn, denn diese Schiffe fangen die Hälfte des weltweiten Fischbestands. Dennoch gibt es derzeit nur 1.523 Schiffe, die elektronisch überwacht werden (Siehe TNC-Bericht).
Private Stiftungen schließen Finanzierungslücke in der Fischerei-Technologie
Infolge dieses langsamen Wachstums hat die Fischereiindustrie im Vergleich zur Aquakultur nur einen Bruchteil an Risikokapital- und Angel-Deals erlebt. Laut Crunchbase gibt es nur 9 gemeldete Deals unter den 79 kommerziellen Fischerei-Tech-Anbietern. Diese Deals generierten fast $19 Millionen USD an Investitionen. In der Aquakultur tätigten 82 Softwareunternehmen 21 Deals im Wert von $293 Mio. USD. Aquakultur-Geschäfte waren siebenmal größer als die Fischerei.
Um die Finanzierungslücke zu schließen, sind private Stiftungen eingesprungen. In den letzten zwei Jahrzehnten haben vier Stiftungen - Walton, Packard, Moore und National Fish and Wildlife - $27,4 Mio. USD an Zuschüssen für die elektronische Überwachung und technische Unterstützung zur Verbesserung der Rechenschaftspflicht in der Fischerei bereitgestellt. Drei Viertel dieser Gelder sind seit 2015 geflossen. Und noch mehr Stiftungsgelder wurden in Marktkampagnen gesteckt, um Anreize - einschließlich besserer Preise und Marktzugang - für verifizierte Fänge zu schaffen.
NRO-Kampagnen, Stiftungszuschüsse und staatliche Regulierungsbehörden haben dazu beigetragen, die Einführung von Technologien voranzutreiben. Es überrascht nicht, dass Kanada, die Vereinigten Staaten, Australien und Neuseeland die meisten Technologieanbieter haben. Neuseeland will in den nächsten drei Jahren die elektronische Überwachung von bis zu 300 Küstenschiffen vorantreiben. Neuseeland ist auch der Standort von SnapIT, einem der innovativsten EM-Unternehmen, das Pionierarbeit in Sachen KI und "Edge Computing" auf Schiffen leistet.
Künstliche Intelligenz entscheidend für die Ausweitung der elektronischen Überwachung
"Wenn wir wollen, dass die elektronische Überwachung auf Tausende von Schiffen ausgedehnt werden kann, brauchen wir übermenschliche Videokontrolleure", sagt Barney. Diese "Übermenschen" sind Algorithmen des maschinellen Lernens.
Nach Ansicht von Barney wird KI entscheidend sein, um zwei EM-Kosten zu senken. Erstens könnten Algorithmen das Videomaterial an Bord der Schiffe überprüfen und nur Clips mit relevanten Fangtätigkeiten aufbewahren, was die Kosten für die Datenspeicherung und -verarbeitung senken würde. "Die Größe des Videoarchivs auf dem Schiff muss reduziert werden", erklärt Barney.
Zweitens muss das Video mit Hilfe von Algorithmen automatisch überprüft werden, um die Fangtätigkeit zu klassifizieren und zu zählen, z. B. nach Arten, Beifang, Vogelschlag, Einstellung des Fanggeräts usw. Dies hat sich als schwierig erwiesen, da die Kamerawinkel, das variable Wetter, die Decksaufteilung und das Verhalten der Besatzung von Schiff zu Schiff sehr unterschiedlich sein können.
"Das Problem ist, dass die KI mit einem kleinen Datensatz von einem Schiff übertrainiert wird. Dann setzt man sie auf einem anderen Schiff ein und die KI weiß nicht, was passiert", erklärt Barney. "Sie muss neu trainiert werden."
Jetzt geht es darum, die KI zu verallgemeinern, indem große Videodatensätze von mehreren Schiffen verwendet werden, um die Algorithmen zu trainieren. Die Naturschutzorganisation Nature Conservancy hat eine Fischnetz.AI um solche Trainingsdaten bereitzustellen. Einige andere Technologien könnten sich ebenfalls als wertvoll für die Skalierung erweisen. Dazu gehören leistungsstarke Edge-Computing-Systeme für den Einsatz von KI auf Schiffen und erschwingliche Konnektivität auf See, wie sie von Elon Musks Starlink mit Hilfe von Satelliten in niedriger Umlaufbahn entwickelt wird.
"Wir glauben, dass die Technologie uns in die Lage versetzen kann, nützliche Informationen in Echtzeit von Hunderttausenden von Schiffen zu einem erschwinglichen Preis zu erhalten", sagt Barney. "Das ist eine vernünftige Sache, von der man träumen kann.
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