Guia da IA

Monitorização electrónica da pesca em escala global com IA

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Pioneirismo no controlo electrónico das pescas

Durante quase toda a sua carreira, Amanda Barney tem estado numa missão para resolver um problema preocupante. Em 1992, esteve na escola secundária em St. John's, Newfoundland, e testemunhou em primeira mão o colapso das unidades populacionais de bacalhau do Atlântico Norte. 

"Lembro-me de remar na baía com o meu pai e de ver todo o bacalhau", recorda-se ela. "Parecia impossível que eles tivessem desaparecido. Eu costumava ver tantos deles".

O Barney sentiu visceralmente o impacto, o que a estimulou na sua busca ao longo da vida. Estudou ciência pesqueira e oceanografia, e depois mudou-se para o Alasca em 2003 para iniciar uma estadia como observadora de pesca a bordo. Passou mais de 150 dias no mar. 

"No Alasca, apercebi-me que muitas vezes o governo pensa que os pescadores estão a mentir e os pescadores pensam que os cientistas do governo não compreendem o que realmente se passa no oceano", explica ela. Ela sentiu uma falta de confiança tangível entre a indústria e a ciência.

Ela quis colmatar esta lacuna e pensou que as tecnologias de monitorização no mar poderiam ser o "equalizador", fornecendo dados de base em que tanto os capitães como os cientistas confiam. 

Hoje, Barney é o CEO da Teem Fish Monitoring Inc. (Teem Fish Monitoring Inc.). É uma das pioneiras a desenvolver novas tecnologias para recolher, digitalizar e analisar dados para a pesca. A sua carreira reflecte de perto o ciclo de vida da adopção de tecnologia da indústria, desde a recolha manual de dados analógicos como observadora no mar há 20 anos até aos dias de hoje, gerindo projectos de vanguarda utilizando inteligência artificial (IA).

A tecnologia de monitorização da pesca começou realmente com os sistemas de monitorização de navios (VMS). Em 1982, a Inmarsat lançou o primeiro serviço de localização comercial seguido pelo sistema de identificação automática (AIS) em 1998. No ano seguinte, o primeiro sistema de monitorização electrónica (EM) do mundo, utilizando câmaras a bordo, foi pioneiro num pesca do caranguejo na Colúmbia Britânica. Os diários de bordo electrónicos também começaram a substituir o papel por esta altura. da África do Sul Olrac foi um dos primeiros e-logs em 2003. Dois anos mais tarde, o Alasca lançou o primeiros bilhetes electrónicos de peixe, anunciando o início dos relatórios electrónicos nas pescas. 

O evento de mudança de jogo veio em Junho de 2007 quando Steve Jobs introduziu o iPhone no mundo. A computação móvel iria revolucionar o mundo, incluindo a pesca. A digitalização de dados e a localização por GPS estava agora literalmente na palma das suas mãos. Em 2008, a The Nature Conservancy construiu eCatch, uma das primeiras aplicações web modernas para a pesca. Uma versão para iPhone saiu em 2012. 

A pesca experimenta a lentidão da inovação

A análise de 79 empresas ou agências que fornecem software para a pesca global sugere que a adopção de tecnologia tem sido um slog. Mais de um quarto das empresas foram fundadas antes de 2000, na sua maioria a primeira vaga de fornecedores de VMS. Depois, durante mais de uma década, a fishtech esteve no marasmo. Foi um período de pilotos de pequena escala, especialmente para monitorização electrónica. Só em 2012, com o amadurecimento da computação móvel, é que novas empresas de software e aplicações de agências começaram a aparecer todos os anos de forma constante.

Ainda assim, a adopção da tecnologia tem sido lenta nas pescas em comparação com a aquacultura. Nos últimos cinco anos, a indústria pesqueira apenas viu o lançamento de 21 novas empresas de tecnologia ou aplicações governamentais em comparação com 42 na aquacultura. 

A pesca também tem sido lenta na adopção de tecnologias de ponta, especialmente a inteligência artificial. Actualmente, 18 por cento dos fornecedores de software - 14 dos 79 - utilizam ou pilotam a IA. A grande maioria está a utilizar a visão por computador para analisar vídeo e imagens de navios de pesca. Curiosamente, sete das aplicações de IA foram financiadas por ONGs, sugerindo que menos de metade da IA é comercializada.

Isso é um forte contraste com a aquacultura onde 70 por cento de todo o software inclui inteligência artificial. E apenas metade da IA na aquacultura é visão por computador.

Porque é que a inovação pesqueira segue a aquicultura 

O que está por detrás desta divergência? Dois factores. Primeiro, os incentivos. Na aquicultura, a IA está a fazer baixar dois dos maiores custos da indústria: a optimização da alimentação e a redução da mortalidade. Os agricultores estão intrinsecamente motivados a adoptar a IA, uma vez que faz sentido em termos comerciais.

Na pesca, a maior parte da tecnologia está a ser impulsionada não pela minha dinâmica de mercado, mas pelo cumprimento da regulamentação. Os pescadores estão relutantes em adoptar tecnologias que aumentem a vigilância com a excepção, talvez, de uma maior segurança no mar. No entanto, a vigilância electrónica está a revelar-se mais barata e menos intrusiva do que a dos observadores humanos. 

Tabela que mostra as funções da I.A. na pesca e a bordo dos navios.
A.I. ajuda as ceifeiras a prever, automatizar e classificar - conhecida como a Estrutura do PAC.

O segundo factor está relacionado com os sensores IoT que impulsionaram o crescimento explosivo dos dados digitais a nível mundial que, por sua vez, é o combustível que alimenta a IA. Estima-se que a quantidade de dados digitais no mundo duplica a cada dois anos. Apenas não existem muitos sensores nas pescas. Os pescadores não monitorizam a qualidade da água, a alimentação, as taxas de crescimento e a saúde dos peixes, ao contrário dos agricultores que utilizam muitos tipos de sensores para recolher estes dados essenciais. 

Cerca de 82% do software de pesca recolhe dados a partir de GPS e 32% utilizam câmaras fotográficas. Ainda menos (14%) utilizam sensores de artes de pesca ligados a sistemas hidráulicos ou guinchos para detectar a actividade pesqueira ou RFID para identificar as artes de pesca. Apenas duas empresas estão a utilizar dados das sirenes para alimentar a IA para melhorar as estimativas de cardumes de peixe. 

Muita da fishtech concentra-se simplesmente em ficar sem papel. Os diários de bordo electrónicos são responsáveis por 71% das aplicações seguidas pelo VMS (53%) e pela monitorização electrónica (29%). A maior parte da tecnologia está centrada em frotas industriais e de tamanho médio que constituem apenas 18% dos 2,86 milhões de embarcações de pesca motorizadas do mundo. Isto faz sentido, uma vez que estes barcos capturam metade do peixe do mundo. Ainda assim, existem actualmente apenas 1.523 embarcações que utilizam monitorização electrónica (Ver relatório TNC). 

Fundações privadas preenchem a lacuna de financiamento na tecnologia das pescas

Como resultado deste crescimento lento, a indústria pesqueira apenas viu uma fracção de negócios de capital de risco e de anjos em comparação com a aquacultura. Segundo o Crunchbase, existem apenas 9 acordos reportados entre os 79 fornecedores de tecnologia de pesca comercial. Estes negócios geraram quase $19 milhões de USD em investimento. Na aquacultura, 82 empresas de software geraram 21 negócios no valor de $293 milhões de USD. Os negócios de aquacultura foram sete vezes maiores do que os de pesca. 

Gráfico de tendência de barras mostrando a progressão do empreendimento e do investimento de anjos em software de frutos do mar.
De acordo com a Crunchbase, o investimento privado em software de pesca (US$19 milhões para 9 negócios) é apenas uma fracção em comparação com a aquacultura, que viu financiamento até US$293 milhões de 21 negócios reportados.

Para colmatar a lacuna de financiamento, as fundações privadas intervieram. Nas últimas duas décadas, quatro fundações -Walton, Packard, Moore, e National Fish and Wildlife- investiram $27,4 milhões de USD em subsídios para monitorização electrónica e assistência técnica para melhorar a responsabilização pelas pescas. Três quartos deste dinheiro já foram concedidos desde 2015. E ainda mais dinheiro de base foi colocado em campanhas de mercado para gerar incentivos - incluindo melhores preços e acesso ao mercado - para capturas verificadas. 

Gráfico de barras mostrando bolsas de tecnologia para software de pesca.
A National Fish and Wildlife Foundation (NFWF), juntamente com as fundações Moore, Packard e Walton financiaram 27,4 milhões de dólares em projectos de monitorização e relatórios electrónicos desde 2005.

Campanhas de ONGs, subsídios de fundação e reguladores governamentais têm ajudado a impulsionar a adopção de tecnologia. Não surpreende que o Canadá, Estados Unidos, Austrália e Nova Zelândia tenham o maior número de fornecedores de tecnologia. De facto, a Nova Zelândia está a empurrar a monitorização electrónica para até 300 embarcações em terra durante os próximos três anos. A Nova Zelândia é também a localização do SnapIT, uma das mais inovadoras empresas EM pioneiras em IA e computação de "ponta" em embarcações. 

Inteligência artificial crítica para a escalada da monitorização electrónica

"Se queremos que a monitorização electrónica seja dimensionada através de milhares de embarcações, precisamos de revisores de vídeo sobre-humanos", diz Barney. Estes "super-humanos" são algoritmos de aprendizagem de máquinas. 

Na opinião de Barney, a IA será fundamental para a redução de dois custos EM. Primeiro, os algoritmos poderiam rever o vídeo a bordo das embarcações e reter apenas clips com actividade de pesca relevante, reduzindo os custos de armazenamento e processamento de dados. "O tamanho do arquivo de vídeo a bordo do navio precisa de ser abatido", explica Barney. 

Em segundo lugar, o vídeo precisa de ser automaticamente revisto usando algoritmos para classificar e contar a actividade de pesca, tais como espécies, capturas acessórias, ataques de pássaros, colocação de artes e assim por diante. Isto tem-se revelado um desafio, uma vez que os ângulos de câmara, o tempo variável, a disposição do convés e o comportamento da tripulação podem variar de forma selvagem de navio para navio.

"O problema é que a IA é treinada em excesso num pequeno conjunto de dados de um navio. Depois coloca-se num recipiente diferente e a IA não sabe o que está a acontecer", explica Barney. "Precisa de ser requalificado".

A busca agora é universalizar a IA usando grandes conjuntos de dados de vídeo de múltiplos vasos para treinar os algoritmos. A Nature Conservancy criou Fishnet.AI para fornecer tais dados de formação. Algumas outras tecnologias poderiam também revelar-se inestimáveis para a escalada, incluindo computação de ponta poderosa para executar IA em embarcações e conectividade no mar a preços acessíveis, que está a ser pioneira pela Elon Musk's Starlink utilizando satélites de baixa órbita.

"Pensamos realmente que a tecnologia nos pode levar a um lugar onde podemos ter informações úteis em tempo real de centenas de milhares de embarcações que são acessíveis", diz Barney. "Isso é uma coisa razoável com que sonhar".

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