Наприкінці минулого року уряд Іспанії оштрафував 25 рибальських суден під іспанським прапором, які працювали поблизу територіальних вод Аргентини.

Фінансові штрафи були накладені через те, що судна незаконно вимкнули систему автоматичної ідентифікації (AIS) на базі GPS, яка передавала їх позиції. Часто це ознака того, що судно займається незаконним промислом.

«За підрахунками, незаконний або нерегульований вилов риби становить близько 20% того, що виловлюється», — каже Девід Крудсма, керівник дослідницької групи Global Fishing Watch.

За даними Продовольчої та сільськогосподарської організації ООН, такий незаконний, незареєстрований і нерегульований (ННН) рибальський промисел може виловлювати до 26 мільйонів тонн риби щороку, або кожну п’яту рибу. У ньому сказано, що на фінансовому терені цей чорний ринок коштує до 23 мільярдів доларів (18 мільярдів фунтів).

Це значно сприяє надмірному вилову риби, причому ООН додає, що третина світових рибних запасів зараз виловлюється понад біологічно стійкий рівень. Наприклад, за оцінками, популяція блакитного тунця становить лише 2,6% від його історичного розміру, який не був виловлений.

«Акули та скати перебувають на межі вимирання», — каже Крудсма. «Морським птахам і черепахам загрожує вимирання через прилов. Це справді сумно, тому що ми могли б набагато краще керувати океанами».

Global Fishing Watch спільно заснували Google, морська природоохоронна організація Oceana та екологічна група SkyTruth. Останній вивчає супутникові знімки, щоб виявити шкоду навколишньому середовищу.

Щоб спробувати краще контролювати та кількісно визначити проблему надмірного вилову риби, Global Fishing Watch зараз використовує все більш складне програмне забезпечення штучного інтелекту та супутникові зображення, щоб глобально відобразити рух понад 65 000 комерційних рибальських суден, як із, так і без AIS.

AI аналізує мільйони гігабайт супутникових зображень, щоб виявити судна та морську інфраструктуру. Потім він переглядає загальнодоступні дані з суднових сигналів AIS і поєднує їх із радаром і оптичними зображеннями, щоб ідентифікувати судна, які не в змозі передавати свої позиції.

І хоча не всі кораблі юридично зобов’язані використовувати AIS, штучний інтелект та його «алгоритм виявлення риболовлі» допоможуть визначити, яке з цих «темних» суден, ймовірно, займається риболовлею.

«Ми використовуємо таку інформацію, як довжина судна, а також інформацію про навколишнє середовище щодо розташування цього судна, зображення місцевості, щільність руху суден у цьому районі, стан океану, як-от температура – купу інформації про те, де працює судно», — каже Фернандо Паоло, старший інженер з машинного навчання дистанційного зондування Global Fishing Watch.

«І ця модель робить висновок про те, чи є судно, ймовірно, риболовецьким судном чи ні, наприклад, пасажирські судна, нафтові танкери, транспортні судна тощо».

Дослідники виявили, що три чверті промислових рибальських суден у світі не відстежуються публічно, особливо в гарячих точках навколо Африки та Південної Азії.

Global Fishing Watch зараз працює над створенням зображень з вищою роздільною здатністю, щоб допомогти виявити більше менших рибальських суден.

Однак викорінення незаконного рибальства означає отримання даних якомога швидше, і проект Саутгемптонського університету та місцевої фірми RS Aqua спрямований саме на це.

Команда створює підводного робота, який використовує підводні датчики та штучний інтелект, щоб розпізнавати звуки риболовлі та передавати інформацію в режимі реального часу. ШІ вже може розрізняти природні звуки океану, і зараз його навчають визначати шум траулерів, що працюють у захищених водах.

«Частиною проекту є спроба запровадити щось, що допомогло б відстежувати рибну діяльність у морських охоронюваних зонах [MPA]», — говорить професор Саутгемптонського університету з обробки статистичних сигналів Пол Вайт.

«Існує певне занепокоєння, що створення цих екосистем із більшою щільністю риби стане привабливим для рибалок».