Baanbrekend elektronisch toezicht in de visserij
Al bijna haar hele carrière is Amanda Barney op een missie om een verontrustend probleem op te lossen. In 1992 zat ze op de middelbare school in St. John's, Newfoundland, en was ze met eigen ogen getuige van de ineenstorting van de Noord-Atlantische kabeljauwbestanden.
"Ik herinner me dat ik met mijn vader in de baai roeide en alle kabeljauw zag," herinnert ze zich. "Het leek onmogelijk dat ze weg waren. Ik zag er altijd zoveel."
Barney voelde de impact, die haar levenslange zoektocht stimuleerde. Ze studeerde visserijwetenschappen en oceanografie, en verhuisde in 2003 naar Alaska om aan boord te gaan als visserijwaarnemer. Ze bracht meer dan 150 dagen op zee door.
"In Alaska besefte ik dat de regering vaak denkt dat vissers liegen en dat de vissers denken dat wetenschappers van de regering niet begrijpen wat er werkelijk in de oceaan gebeurt," legt ze uit. Ze voelde een tastbaar gebrek aan vertrouwen tussen de industrie en de wetenschap.
Zij wilde deze kloof overbruggen en dacht dat technologieën voor monitoring op zee de "gelijkmaker" zouden kunnen zijn, door basisgegevens te leveren waar zowel schippers als wetenschappers vertrouwen in hebben.
Tegenwoordig is Barney de CEO van Teem Fish Monitoring Inc. Zij is een van de pioniers die nieuwe technologieën ontwikkelen voor het verzamelen, digitaliseren en analyseren van gegevens voor de visserij. Haar loopbaan weerspiegelt nauw de levenscyclus van de invoering van technologie in de sector, van het handmatig verzamelen van analoge gegevens als waarnemer op zee 20 jaar geleden tot het beheren van geavanceerde projecten met behulp van kunstmatige intelligentie (AI).
Visserijmonitoringtechnologie is eigenlijk begonnen met scheepsmonitoringsystemen (VMS). In 1982 lanceerde Inmarsat de eerste commerciële volgdienst, gevolgd door het automatische identificatiesysteem (AIS) in 1998. Het jaar daarop werd het eerste elektronische volgsysteem (EM) ter wereld met camera's aan boord geïntroduceerd. krabbenvisserij in British Columbia. Rond die tijd begonnen ook elektronische logboeken het papier te vervangen. Zuid-Afrika's Olrac was een van de eerste e-logs in 2003. Twee jaar later lanceerde Alaska de eerste elektronische viskaartenen luidde het begin in van het elektronisch melden in de visserij.
De gebeurtenis die het spel veranderde kwam in juni 2007 toen Steve Jobs de iPhone aan de wereld voorstelde. Mobiel computergebruik zou een revolutie teweegbrengen in de wereld, inclusief de visserij. Het digitaliseren van gegevens en GPS-tracering lag nu letterlijk in de palm van je handen. In 2008 bouwde The Nature Conservancy eCatch, een van de eerste moderne webapps voor de visserij. Een iPhone-versie kwam uit in 2012.
Visserij ervaart trage innovatie
Een analyse van 79 bedrijven of agentschappen die software leveren aan de wereldwijde visserij suggereert dat de invoering van technologie moeizaam verloopt. Meer dan een kwart van de bedrijven is opgericht vóór 2000, meestal de eerste golf VMS-aanbieders. Daarna, gedurende meer dan een decennium, zat de vistechnologie in het slop. Het was een periode van kleinschalige pilots, vooral voor elektronisch toezicht. Pas in 2012, met het volwassen worden van mobiel computergebruik, begonnen er elk jaar gestaag nieuwe softwarebedrijven en apps van agentschappen te verschijnen.
Toch is de invoering van technologie in de visserij traag verlopen in vergelijking met de aquacultuur. In de afgelopen vijf jaar zijn in de visserijsector slechts 21 nieuwe techbedrijven of overheidsapps gelanceerd, tegenover 42 in de aquacultuur.
De visserij is ook traag met het invoeren van geavanceerde technologieën, vooral kunstmatige intelligentie. Momenteel gebruikt of test 18 procent van de softwareleveranciers - 14 van de 79 - AI. De overgrote meerderheid gebruikt computer vision om video en beelden van vissersschepen te analyseren. Interessant is dat zeven van de op AI gebaseerde apps gefinancierd zijn door NGO's, wat suggereert dat minder dan de helft van de AI gecommercialiseerd is.
Dat staat in schril contrast met de aquacultuur, waar 70 procent van alle software kunstmatige intelligentie bevat. En slechts de helft van de AI in de aquacultuur is computer vision.
Waarom visserij-innovatie achterblijft bij aquacultuur
Wat zit er achter deze divergentie? Twee factoren. Ten eerste, prikkels. In de aquacultuur drukt AI twee van de grootste kosten van de sector: optimalisering van het voer en vermindering van de sterfte. Kwekers zijn intrinsiek gemotiveerd om AI toe te passen omdat het zakelijk zinvol is.
In de visserij wordt de meeste technologie niet gestuurd door de marktdynamiek, maar door naleving van de regelgeving. Vissers staan huiverig tegenover technologieën die het toezicht vergroten, met uitzondering misschien van een betere veiligheid op zee. Elektronisch toezicht blijkt echter goedkoper en minder opdringerig dan menselijke waarnemers.
De tweede factor houdt verband met IoT-sensoren die wereldwijd de explosieve groei van digitale gegevens hebben aangejaagd, die op hun beurt de brandstof zijn die AI aandrijft. Naar schatting verdubbelt de hoeveelheid digitale gegevens in de wereld elke twee jaar. Er zijn alleen niet veel sensoren in de visserij. Visoogsters houden de waterkwaliteit, voeding, groeisnelheid en gezondheid van de vis niet in de gaten, in tegenstelling tot kwekers die vele soorten sensoren inzetten om deze essentiële gegevens te verzamelen.
Ongeveer 82 procent van de visserijsoftware verzamelt gegevens van GPS en 32 procent gebruikt camera's. Nog minder (14 procent) gebruiken vistuigsensoren die aan hydraulica of lieren zijn bevestigd om visactiviteit te detecteren of RFID's om vistuig te identificeren. Slechts twee bedrijven gebruiken gegevens van sounders om AI aan te drijven om schattingen van schoolende vis te verbeteren.
Veel fishtech richt zich op het eenvoudigweg papierloos gaan. Elektronische logboeken zijn goed voor 71 procent van de apps, gevolgd door VMS (53 procent) en elektronisch toezicht (29 procent). De meeste tech is gericht op industriële en middelgrote vloten die slechts 18 procent uitmaken van de 2,86 miljoen gemotoriseerde vissersschepen in de wereld. Dat is logisch, want deze boten vangen de helft van de vis in de wereld. Toch zijn er momenteel slechts 1.523 vaartuigen die elektronisch toezicht gebruiken (Zie het TNC-rapport).
Particuliere stichtingen vullen financieringsgat in visserijtechnologie
Als gevolg van deze trage groei heeft de visserijsector slechts een fractie van de deals met durfkapitaal en angels gezien in vergelijking met de aquacultuur. Volgens Crunchbase zijn er slechts 9 gerapporteerde deals onder de 79 aanbieders van commerciële visserijtechnologie. Deze deals genereerden bijna $19 miljoen USD aan investeringen. In de aquacultuur genereerden 82 softwarebedrijven 21 deals ter waarde van $293 miljoen USD. Aquacultuurdeals waren zeven keer groter dan visserij.
Om de financieringskloof te overbruggen hebben particuliere stichtingen ingegrepen. In de afgelopen twee decennia hebben vier stichtingen - Walton, Packard, Moore en National Fish and Wildlife - $27,4 miljoen USD in subsidies gestoken voor elektronisch toezicht en technische bijstand om de verantwoording van de visserij te verbeteren. Driekwart van dit geld is sinds 2015. En er is nog meer geld van de stichting gestoken in marktcampagnes om stimulansen te creëren - waaronder betere prijzen en markttoegang - voor gecontroleerde vangsten.
Campagnes van NGO's, subsidies van stichtingen en regelgevende overheidsinstanties hebben de invoering van tech geholpen. Het is geen verrassing dat Canada, de Verenigde Staten, Australië en Nieuw-Zeeland het grootste aantal aanbieders van technologie hebben. Nieuw-Zeeland zet de komende drie jaar in op elektronisch toezicht op maximaal 300 kustvaartuigen. Nieuw-Zeeland is ook de vestigingsplaats van SnapIT, een van de meest innovatieve EM-bedrijven die pionieren met AI en "edge" computing op schepen.
Kunstmatige intelligentie cruciaal voor opschaling elektronisch toezicht
"Als we elektronisch toezicht willen schalen over duizenden schepen, heb je bovenmenselijke videobeoordelaars nodig," zegt Barney. Deze "supermensen" zijn machinaal lerende algoritmen.
Volgens Barney zal AI cruciaal zijn voor het terugdringen van twee EM-kosten. Ten eerste zouden algoritmen video's aan boord van schepen kunnen bekijken en alleen clips met relevante visserijactiviteit bewaren, waardoor de kosten voor gegevensopslag en verwerking dalen. "De omvang van het videoarchief op het schip moet worden geruimd," legt Barney uit.
Ten tweede moet de video automatisch worden bekeken met behulp van algoritmen om de visserijactiviteit te classificeren en te tellen, zoals soorten, bijvangst, vogelaanvaringen, uitgezet vistuig enzovoort. Dit is een uitdaging gebleken omdat camerahoeken, wisselende weersomstandigheden, dekindeling en gedrag van de bemanning per schip sterk kunnen verschillen.
"Het probleem is dat de AI overtraind raakt op een kleine dataset van één schip. Dan zet je hem op een ander schip en de AI weet niet wat er gebeurt," legt Barney uit. "Het moet opnieuw getraind worden."
De zoektocht is nu om de AI universeel te maken met behulp van grote videodatasets van meerdere schepen om de algoritmen te trainen. De Nature Conservancy heeft Fishnet.AI om zulke trainingsgegevens te leveren. Een paar andere technologieën zouden ook van onschatbare waarde kunnen blijken voor de schaalvergroting, waaronder krachtige edge computing om AI op schepen uit te voeren en betaalbare connectiviteit op zee, waarmee wordt gepionierd door Elon Musk's Starlink met behulp van satellieten in een lage omloopbaan.
"We denken eigenlijk dat de technologie ons op een plaats kan brengen waar we in realtime nuttige informatie kunnen hebben van honderdduizenden schepen die betaalbaar is," zegt Barney. "Dat is redelijk om van te dromen."
Meld je aan voor onze maandelijkse nieuwsbrief Catch-Up om het volgende bericht te ontvangen.
