ການນຳໃຊ້ປັນຍາປະດິດໃນການປະມົງ
ປັນຍາປະດິດ (AI) ກຳລັງຖືກນຳໃຊ້ເພີ່ມຂຶ້ນໃນຫຼາຍຂະແໜງການ, ລວມທັງການປະມົງ. ທ່າມກາງສິ່ງທ້າທາຍຂອງການປ່ຽນແປງສະພາບອາກາດ, ການຫຼຸດລົງຂອງປະລິມານປາ, ຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໃນການດຳເນີນງານທີ່ເພີ່ມຂຶ້ນ, ແລະ ຄວາມຕ້ອງການຂອງຕະຫຼາດສຳລັບອາຫານທະເລທີ່ຍືນຍົງ, AI ສະເໜີວິທີການໃໝ່, ຊັດເຈນກວ່າ, ໄວກວ່າ, ແລະ ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍຂໍ້ມູນ. ເທັກໂນໂລຢີນີ້ບໍ່ພຽງແຕ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບອຸດສາຫະກຳການປະມົງຂະໜາດໃຫຍ່ເທົ່ານັ້ນ, ແຕ່ຍັງມີທ່າແຮງທີ່ຈະຊ່ວຍເຫຼືອຊາວກະສິກອນລ້ຽງປາ ແລະ ຊາວປະມົງຂະໜາດນ້ອຍຜ່ານລະບົບທີ່ສາມາດເຂົ້າເຖິງໄດ້ງ່າຍຂຶ້ນ, ເຊັ່ນ: ແອັບຯມືຖື ແລະ ເຊັນເຊີລາຄາຖືກ. ບົດຄວາມນີ້ສົນທະນາກ່ຽວກັບການນຳໃຊ້ AI ຕ່າງໆໃນການປະມົງ, ຕັ້ງແຕ່ການຫາປາ ແລະ ການປູກຝັງ ຈົນເຖິງການປຸງແຕ່ງ ແລະ ການຕິດຕາມກວດກາ ແລະ ການຄຸ້ມຄອງຊັບພະຍາກອນ.
1. AI ສຳລັບການຕິດຕາມກວດກາປະລິມານປາ ແລະ ການຄາດຄະເນການແຜ່ກະຈາຍ
ໜຶ່ງໃນສິ່ງທ້າທາຍທີ່ໃຫຍ່ທີ່ສຸດໃນການຫາປາຄືຄວາມບໍ່ແນ່ນອນຂອງສະຖານທີ່ ແລະ ຄວາມອຸດົມສົມບູນຂອງປາ. ປັນຍາປະດິດສາມາດນຳໃຊ້ຂໍ້ມູນທາງມະຫາສະໝຸດເຊັ່ນ: ອຸນຫະພູມໜ້ານ້ຳທະເລ, chlorophyll-a, ຄວາມເຄັມ, ກະແສນ້ຳ ແລະ ແມ່ນແຕ່ຂໍ້ມູນດາວທຽມເພື່ອຄາດຄະເນພື້ນທີ່ຫາປາທີ່ມີທ່າແຮງ. ໂດຍການໃຊ້ເຕັກນິກການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກ, ລະບົບສາມາດລະບຸຮູບແບບທີ່ເຄີຍຍາກສຳລັບມະນຸດທີ່ຈະສັງເກດເຫັນ, ເຊັ່ນ: ຄວາມສຳພັນລະຫວ່າງການປ່ຽນແປງຂອງອຸນຫະພູມທະເລ ແລະ ການເຄື່ອນຍ້າຍຂອງປາໃນທະເລ.
ການຄາດຄະເນການແຜ່ກະຈາຍຂອງປາທີ່ອີງໃສ່ AI ຊ່ວຍໃຫ້ຊາວປະມົງຫຼຸດຜ່ອນເວລາຄົ້ນຫາ, ປະຫຍັດນໍ້າມັນເຊື້ອໄຟ ແລະ ຫຼຸດຜ່ອນການປ່ອຍອາຍພິດຄາບອນ. ຍິ່ງໄປກວ່ານັ້ນ, ເມື່ອລວມກັບຂໍ້ມູນການຈັບປາໃນອະດີດ ແລະ ລະດູການ, AI ສາມາດແນະນຳເວລາທີ່ດີທີ່ສຸດທີ່ຈະອອກທະເລ ແລະ ອຸປະກອນຫາປາທີ່ເໝາະສົມ. ຖ້າຖືກນຳໃຊ້ຢ່າງກວ້າງຂວາງ, ເທັກໂນໂລຢີນີ້ສາມາດຫຼຸດຜ່ອນຄວາມກົດດັນໃນການຫາປາໃນບາງພື້ນທີ່ໂດຍການແຈກຢາຍຄວາມພະຍາຍາມໃນການຫາປາຢ່າງເທົ່າທຽມກັນ.
2. ການກວດຫາປາ ແລະ ການເລືອກອຸປະກອນຫາປາ
ບັນຫາການຈັບສັດນ້ຳທີ່ບໍ່ແມ່ນເປົ້າໝາຍເຊັ່ນ: ເຕົ່າ, ສັດລ້ຽງລູກດ້ວຍນົມທະເລ, ຫຼື ປາທີ່ຍັງນ້ອຍ, ແມ່ນຈຸດສຸມຫຼັກໃນການປະມົງແບບຍືນຍົງ. ປັນຍາປະດິດ, ໂດຍສະເພາະແມ່ນວິໄສທັດຄອມພິວເຕີ, ສາມາດຕິດຕັ້ງໃສ່ກ້ອງຖ່າຍຮູບໃນເຮືອ ຫຼື ໃນອຸປະກອນຫາປາເພື່ອລະບຸສັດນ້ຳທີ່ຖືກຈັບໄດ້ໃນເວລາຈິງ. ລະບົບນີ້ສາມາດໃຫ້ຄຳເຕືອນລ່ວງໜ້າແກ່ລູກເຮືອຖ້າສັດນ້ຳທີ່ໄດ້ຮັບການປົກປ້ອງຖືກຈັບໄດ້, ຊ່ວຍໃຫ້ພວກມັນຖືກປ່ອຍອອກມາໄດ້ຢ່າງວ່ອງໄວ.
ນອກຈາກນັ້ນ, AI ສາມາດຊ່ວຍປັບປຸງການເລືອກເຄື່ອງມືຫາປາໄດ້. ຕົວຢ່າງ, ໂດຍການວິເຄາະພາບວິດີໂອ ແລະ ຂໍ້ມູນເຊັນເຊີ, ລະບົບສາມາດແນະນຳການປ່ຽນແປງຂະໜາດຂອງຕາໜ່າງ ຫຼື ເວລາປະຕິບັດການຫາປາເພື່ອຫຼຸດຜ່ອນການຈັບປາທີ່ບໍ່ຄາດຄິດ. ໃນບາງນະວັດຕະກຳ, AI ໄດ້ຖືກພັດທະນາຂຶ້ນເພື່ອຄວບຄຸມອຸປະກອນຄັດແຍກອັດຕະໂນມັດທີ່ແຍກປາເປົ້າໝາຍອອກຈາກຊະນິດອື່ນໆ, ເຊິ່ງສົ່ງຜົນໃຫ້ການຈັບປາທີ່ມີຄຸນນະພາບສູງ ແລະ ເປັນມິດກັບສິ່ງແວດລ້ອມຫຼາຍຂຶ້ນ.
3. ປັນຍາປະດິດໃນການລ້ຽງສັດນ້ຳ
ການລ້ຽງສັດນ້ຳກຳລັງເຕີບໂຕຢ່າງໄວວາເພື່ອຕອບສະໜອງຄວາມຕ້ອງການດ້ານໂປຣຕີນທົ່ວໂລກ, ແຕ່ມັນປະເຊີນກັບສິ່ງທ້າທາຍຕ່າງໆເຊັ່ນ: ພະຍາດ, ຄຸນນະພາບນ້ຳ, ປະສິດທິພາບຂອງອາຫານສັດ, ແລະ ການເຕີບໂຕທີ່ບໍ່ສະໝໍ່າສະເໝີ. ປັນຍາປະດິດຊ່ວຍໃຫ້ຊາວກະສິກອນຕັດສິນໃຈໂດຍອີງໃສ່ຂໍ້ມູນຜ່ານລະບົບຕິດຕາມກວດກາໜອງ ຫຼື ກະຊັງ.
ກ) ການເພີ່ມປະສິດທິພາບອາຫານສັດ
ອາຫານສັດນ້ຳແມ່ນອົງປະກອບຕົ້ນທຶນທີ່ໃຫຍ່ທີ່ສຸດໃນການລ້ຽງສັດນ້ຳ. AI ສາມາດວິເຄາະພຶດຕິກຳການກິນອາຫານຂອງປາຜ່ານກ້ອງຖ່າຍຮູບໃຕ້ນ້ຳ ຫຼື ເຊັນເຊີການສັ່ນສະເທືອນ/ສຽງ, ຈາກນັ້ນປັບປະລິມານອາຫານໂດຍອັດຕະໂນມັດ. ສິ່ງນີ້ຊ່ວຍຫຼຸດຜ່ອນການສູນເສຍອາຫານ, ເຮັດໃຫ້ຄຸນນະພາບນ້ຳໝັ້ນຄົງ ແລະ ເພີ່ມປະສິດທິພາບການຈະເລີນເຕີບໂຕຂອງປາ. ເທັກໂນໂລຢີນີ້ຍັງຊ່ວຍຫຼຸດຜ່ອນມົນລະພິດ, ຍ້ອນວ່າອາຫານທີ່ບໍ່ໄດ້ກິນມັກຈະກາຍເປັນແຫຼ່ງຂອງແອມໂມເນຍ ແລະ ຫຼຸດລະດັບອົກຊີເຈນທີ່ລະລາຍ.
ຂ) ການຕິດຕາມກວດກາຄຸນນະພາບນໍ້າ ແລະ ການຄາດຄະເນຄວາມສ່ຽງ
ເຊັນເຊີ IoT (ອິນເຕີເນັດຂອງສິ່ງຕ່າງໆ) ວັດແທກພາລາມິເຕີຕ່າງໆເຊັ່ນ: pH, ອຸນຫະພູມ, ອົກຊີເຈນທີ່ລະລາຍ (DO), ແອມໂມເນຍ, ໄນໄຕຣດ ແລະ ຄວາມຂຸ່ນ. ຫຼັງຈາກນັ້ນ, AI ຈະວິເຄາະແນວໂນ້ມຂໍ້ມູນເພື່ອຄາດຄະເນວ່າເວລາໃດທີ່ສະພາບການຈະກາຍເປັນອັນຕະລາຍ ແລະ ແນະນຳການກະທຳຕ່າງໆ ເຊັ່ນ: ການໃຫ້ອາກາດເພີ່ມເຕີມ ຫຼື ການປ່ຽນແປງນ້ຳ. ວິທີການຄາດຄະເນນີ້ມີປະສິດທິພາບຫຼາຍກວ່າການລໍຖ້າໃຫ້ບັນຫາເກີດຂຶ້ນ, ເຊິ່ງຊ່ວຍຫຼຸດຜ່ອນອັດຕາການຕາຍຂອງປາ.
ຄ) ການກວດຫາພະຍາດ ແລະ ຄວາມຕຶງຄຽດ
ພະຍາດສາມາດແຜ່ລາມໄດ້ໄວໃນລະບົບການລ້ຽງສັດນ້ຳທີ່ມີຄວາມໜາແໜ້ນສູງ. AI ທີ່ອີງໃສ່ຮູບພາບສາມາດຮັບຮູ້ອາການທີ່ເບິ່ງເຫັນໄດ້ເຊັ່ນ: ບາດແຜ, ການປ່ຽນສີ, ຫຼືຮູບແບບການລອຍນ້ຳທີ່ຜິດປົກກະຕິ. ຮູບແບບສາມາດຝຶກອົບຮົມໃຫ້ແຍກແຍະປາທີ່ມີສຸຂະພາບດີອອກຈາກປາທີ່ບໍ່ມີສຸຂະພາບດີ, ຊ່ວຍໃຫ້ສາມາດປິ່ນປົວໄດ້ໄວ. ການກວດພົບແຕ່ຫົວທີສາມາດຫຼຸດຜ່ອນການໃຊ້ຢາຕ້ານເຊື້ອ ແລະ ຫຼຸດຜ່ອນຄວາມສ່ຽງຕໍ່ການຕ້ານທານຢາຕ້ານເຊື້ອ.
4. ລະບົບອັດຕະໂນມັດ ແລະ ຫຸ່ນຍົນໃນອຸດສາຫະກຳປະມົງ
ປັນຍາປະດິດຍັງຂັບເຄື່ອນລະບົບອັດຕະໂນມັດ, ທັງໃນເຮືອ ແລະ ໃນສະຖານທີ່ປຸງແຕ່ງ. ໃນເຮືອປະມົງ, ລະບົບນຳທາງອັດສະລິຍະສາມາດຊ່ວຍໃນການວາງແຜນເສັ້ນທາງໂດຍອີງໃສ່ສະພາບອາກາດ, ກະແສນ້ຳ ແລະ ສະຖານທີ່ຂອງປາທີ່ຄາດຄະເນໄວ້. ດ້ວຍການເຊື່ອມໂຍງຂໍ້ມູນແບບເວລາຈິງ, ຄວາມສ່ຽງຂອງອຸບັດຕິເຫດສາມາດຫຼຸດລົງໄດ້, ໂດຍສະເພາະໃນສະພາບທະເລທີ່ຮຸນແຮງ.
ໃນອຸດສາຫະກຳປຸງແຕ່ງ, ຫຸ່ນຍົນ ແລະ ເຄື່ອງຈັກຄັດແຍກທີ່ໃຊ້ AI ຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອຈັດປະເພດຂະໜາດປາ, ກວດກາຄຸນນະພາບ, ກວດຫາຂໍ້ບົກພ່ອງ ແລະ ເພີ່ມປະສິດທິພາບການຕັດຊີ້ນປາ. ເທັກໂນໂລຢີນີ້ຊ່ວຍປັບປຸງຄວາມສອດຄ່ອງຂອງຜະລິດຕະພັນ, ຫຼຸດຜ່ອນສິ່ງເສດເຫຼືອ ແລະ ເລັ່ງຂະບວນການ. ສໍາລັບຕະຫຼາດສົ່ງອອກທີ່ຕ້ອງການມາດຕະຖານທີ່ເຂັ້ມງວດ, AI ຊ່ວຍຮັກສາຄຸນນະພາບ ແລະ ຄວາມປອດໄພຂອງອາຫານຜ່ານການກວດກາດ້ວຍສາຍຕາແບບອັດຕະໂນມັດ.
5. ການຕິດຕາມ ແລະ ລະບົບຕ່ອງໂສ້ການສະໜອງທີ່ອີງໃສ່ AI
ຜູ້ບໍລິໂພກມີຄວາມກັງວົນເພີ່ມຂຶ້ນກ່ຽວກັບຕົ້ນກຳເນີດຂອງອາຫານທະເລ: ມັນຖືກຈັບຢູ່ໃສ, ໂດຍວິທີການໃດ, ແລະມັນຖືກກົດໝາຍຫຼືບໍ່. AI ມີບົດບາດໃນການປັບປຸງການຕິດຕາມໂດຍການວິເຄາະຂໍ້ມູນລະບົບຕ່ອງໂສ້ການສະໜອງຈາກເຮືອ, ທ່າເຮືອ, ການເກັບຮັກສາເຢັນ, ແລະ ການຂາຍຍ່ອຍ. ເມື່ອລວມເຂົ້າກັບເທັກໂນໂລຢີເຊັ່ນ blockchain ຫຼື ລະບົບຖານຂໍ້ມູນປະສົມປະສານ, AI ສາມາດກວດຫາຄວາມຜິດປົກກະຕິ, ເຊັ່ນ: ຄວາມແຕກຕ່າງຂອງນ້ຳໜັກທີ່ຜິດປົກກະຕິ, ເສັ້ນທາງການຂົນສົ່ງທີ່ໜ້າສົງໄສ, ຫຼື ຮູບແບບການເຮັດທຸລະກຳທີ່ຊີ້ບອກເຖິງການປະຕິບັດທີ່ຜິດກົດໝາຍ.
ການຕິດຕາມໄດ້ບໍ່ພຽງແຕ່ເພື່ອຈຸດປະສົງຂອງການຕະຫຼາດເທົ່ານັ້ນ ແຕ່ຍັງສະໜັບສະໜູນການຄຸ້ມຄອງການປະມົງອີກດ້ວຍ. ຂໍ້ມູນທີ່ຖືກຕ້ອງ ແລະ ສະໝໍ່າສະເໝີຊ່ວຍໃຫ້ລັດຖະບານ ແລະ ຜູ້ຫຼິ້ນໃນອຸດສາຫະກຳສ້າງນະໂຍບາຍໂຄຕ້າ, ລະດູການຫາປາ ແລະ ການປະເມີນສັດນ້ຳທີ່ຖືກຕ້ອງຫຼາຍຂຶ້ນ.
6. ການຕິດຕາມກວດກາການຫາປາແບບ IUU ແລະ ກົດລະບຽບການປະມົງ
ການຫາປາ IUU (ການຫາປາທີ່ຜິດກົດໝາຍ, ບໍ່ໄດ້ລາຍງານ, ແລະ ບໍ່ໄດ້ຄວບຄຸມ) ເປັນອັນຕະລາຍຕໍ່ປະເທດ ແລະ ສ້າງຄວາມເສຍຫາຍຕໍ່ລະບົບນິເວດທາງທະເລ. AI ຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອວິເຄາະຂໍ້ມູນ AIS (ລະບົບການລະບຸອັດຕະໂນມັດ), VMS (ລະບົບຕິດຕາມກວດກາເຮືອ), ຮູບພາບດາວທຽມ, ແລະ ຮູບແບບການເຄື່ອນໄຫວຂອງເຮືອ. ຮູບແບບ AI ສາມາດລະບຸພຶດຕິກໍາທີ່ໜ້າສົງໄສເຊັ່ນ: ການປິດ AIS, ການວົນອ້ອມເຂດຫ້າມ, ຫຼື ການພົບປະກັບເຮືອຢູ່ກາງທະເລ, ເຊິ່ງອາດຈະນໍາໄປສູ່ການຂົນສົ່ງສິນຄ້າທີ່ຜິດກົດໝາຍ.
ດ້ວຍລະບົບເຕືອນໄພລ່ວງໜ້າ, ການເຝົ້າລະວັງຈະມີປະສິດທິພາບຫຼາຍຂຶ້ນ ເພາະວ່າເຈົ້າໜ້າທີ່ສາມາດຈັດລຳດັບຄວາມສຳຄັນຂອງການກວດກາເຮືອທີ່ມີຄວາມສ່ຽງສູງ. ນີ້ແມ່ນສິ່ງສຳຄັນໂດຍສະເພາະສຳລັບປະເທດທີ່ມີໝູ່ເກາະຂະໜາດໃຫຍ່, ບ່ອນທີ່ຊັບພະຍາກອນການເຝົ້າລະວັງມີຈຳກັດເມື່ອທຽບກັບການຄຸ້ມຄອງທາງທະເລ.
7. ສິ່ງທ້າທາຍຂອງການຈັດຕັ້ງປະຕິບັດ AI ໃນຂະແໜງການປະມົງ
ເຖິງວ່າຈະມີຄວາມຫວັງດີ, ການຈັດຕັ້ງປະຕິບັດ AI ກໍ່ບໍ່ແມ່ນວ່າຈະບໍ່ມີສິ່ງທ້າທາຍຫຍັງ. ຫນ້າທໍາອິດ, ຄຸນນະພາບຂອງຂໍ້ມູນ ແລະ ຄວາມພ້ອມຂອງຂໍ້ມູນຍັງຄົງເປັນບັນຫາ. ຫຼາຍພື້ນທີ່ຫາປາຂາດຂໍ້ມູນທີ່ສອດຄ່ອງ, ໃນຂະນະທີ່ຮູບແບບ AI ແມ່ນອີງໃສ່ຂໍ້ມູນທີ່ດີຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ. ອັນທີສອງ, ພື້ນຖານໂຄງລ່າງເຊັ່ນ: ການເຂົ້າເຖິງອິນເຕີເນັດ, ໄຟຟ້າ, ແລະ ອຸປະກອນເຊັນເຊີຍັງຄົງແຈກຢາຍບໍ່ເທົ່າທຽມກັນ, ໂດຍສະເພາະຢູ່ໃນເຂດຊາຍຝັ່ງທະເລທີ່ຫ່າງໄກສອກຫຼີກ. ອັນທີສາມ, ມີສິ່ງທ້າທາຍໃນການຮັບຮອງເອົາ: ຊາວປະມົງ ແລະ ຜູ້ລ້ຽງປາຕ້ອງການການຝຶກອົບຮົມເພື່ອນໍາໃຊ້ເຕັກໂນໂລຢີຢ່າງມີປະສິດທິພາບ.
ນອກຈາກນັ້ນ, ຕ້ອງມີພິຈາລະນາດ້ານຈັນຍາບັນ ແລະ ການຄຸ້ມຄອງຂໍ້ມູນ. ຂໍ້ມູນກ່ຽວກັບສະຖານທີ່ຫາປາ ແລະ ກິດຈະກຳການດຳເນີນງານຂອງເຮືອມີມູນຄ່າທາງການຄ້າ, ສະນັ້ນການປົກປ້ອງຄວາມເປັນສ່ວນຕົວ ແລະ ກົນໄກການແບ່ງປັນຂໍ້ມູນທີ່ຍຸດຕິທຳແມ່ນມີຄວາມຈຳເປັນ. ການຈັດຕັ້ງປະຕິບັດ AI ຍັງຈຳເປັນຕ້ອງຮັບປະກັນວ່າມັນຈະບໍ່ເຮັດໃຫ້ຊ່ອງຫວ່າງລະຫວ່າງຜູ້ຫຼິ້ນຂະໜາດໃຫຍ່ ແລະ ຂະໜາດນ້ອຍເພີ່ມຂຶ້ນ. ວິທີແກ້ໄຂອາດຈະປະກອບມີໂຄງການອຸດໜູນເຕັກໂນໂລຢີ, ການພັດທະນາລະບົບແຫຼ່ງເປີດ, ແລະ ການຮ່ວມມືລະຫວ່າງລັດຖະບານ, ມະຫາວິທະຍາໄລ ແລະ ອຸດສາຫະກຳ.
ສະຫຼຸບ
ການນຳໃຊ້ປັນຍາປະດິດໃນການປະມົງສະເໜີໂອກາດທີ່ສຳຄັນໃນການປັບປຸງປະສິດທິພາບ, ຄວາມຍືນຍົງ ແລະ ຄວາມສາມາດໃນການແຂ່ງຂັນ. ຕັ້ງແຕ່ການຄາດຄະເນການແຈກຢາຍປາ ແລະ ການຫຼຸດຜ່ອນການຈັບປາທີ່ບໍ່ເໝາະສົມ, ການເພີ່ມປະສິດທິພາບອາຫານສັດນ້ຳ, ການອັດຕະໂນມັດການປຸງແຕ່ງ, ຈົນເຖິງການຕິດຕາມກວດກາການຫາປາ IUU, AI ມີທ່າແຮງທີ່ຈະປ່ຽນແປງຂະແໜງການປະມົງ. ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ການຈັດຕັ້ງປະຕິບັດທີ່ປະສົບຜົນສຳເລັດຂອງມັນແມ່ນຂຶ້ນກັບຄວາມພ້ອມຂອງຂໍ້ມູນ, ພື້ນຖານໂຄງລ່າງ, ຄວາມພ້ອມຂອງຊັບພະຍາກອນມະນຸດ, ແລະ ນະໂຍບາຍສະໜັບສະໜູນ. ດ້ວຍວິທີການທີ່ຖືກຕ້ອງ ແລະ ມີສ່ວນຮ່ວມ, AI ສາມາດເປັນເຄື່ອງມືທີ່ສຳຄັນສຳລັບການປົກປ້ອງລະບົບນິເວດທາງທະເລ ພ້ອມທັງປັບປຸງສະຫວັດດີພາບຂອງຊຸມຊົນແຄມຝັ່ງທະເລ.
