Toepassingen van kunstmatige intelligentie in de visserij
Kunstmatige intelligentie (AI) wordt steeds vaker toegepast in diverse sectoren, waaronder de visserij. Te midden van de uitdagingen van klimaatverandering, afnemende visbestanden, stijgende operationele kosten en de marktvraag naar duurzame visproducten, biedt AI een nieuwe, nauwkeurigere, snellere en datagestuurde aanpak. Deze technologie is niet alleen relevant voor de grootschalige visserij, maar heeft ook de potentie om kleinschalige viskwekers en vissers te ondersteunen met toegankelijkere systemen, zoals mobiele apps en goedkope sensoren. Dit artikel bespreekt verschillende AI-toepassingen in de visserij, van vissen en kweken tot verwerking en monitoring en beheer van visbestanden.
1. AI voor het monitoren van visbestanden en het voorspellen van de verspreiding ervan
Een van de grootste uitdagingen in de vangstvisserij is de onzekerheid over de locatie en de hoeveelheid vis. AI kan oceanografische gegevens zoals zeewateroppervlaktetemperatuur, chlorofyl-a, zoutgehalte, stromingen en zelfs satellietgegevens gebruiken om potentiële visgronden te voorspellen. Met behulp van machine learning-technieken kan het systeem patronen herkennen die voor mensen voorheen moeilijk waar te nemen waren, zoals het verband tussen veranderingen in de zeetemperatuur en de migratie van pelagische vissen.
Op AI gebaseerde voorspellingen van de visverspreiding helpen vissers de zoektijd te verkorten, brandstof te besparen en de CO2-uitstoot te verlagen. Bovendien kan AI, in combinatie met historische vangst- en seizoensgegevens, het beste tijdstip om uit te varen en het meest geschikte vistuig aanbevelen. Indien deze technologie op grote schaal wordt toegepast, zou de visserijdruk in bepaalde gebieden kunnen worden verminderd door de visserij-inspanning gelijkmatiger te verdelen.
2. Visdetectie en selectiviteit van visgerei
Het probleem van bijvangst, het vangen van niet-doelsoorten zoals schildpadden, zeezoogdieren of jonge vissen, is een belangrijk aandachtspunt in de duurzame visserij. Kunstmatige intelligentie (AI), met name computervisie, kan worden geïnstalleerd op camera's aan boord van schepen of in visgerei om gevangen soorten in realtime te identificeren. Dit systeem kan bemanningen vroegtijdig waarschuwen als beschermde soorten worden gevangen, waardoor deze snel kunnen worden vrijgelaten.
Bovendien kan AI helpen de selectiviteit van visgerei te verbeteren. Door bijvoorbeeld videobeelden en sensorgegevens te analyseren, kan het systeem aanpassingen aan de maaswijdte of de visduur aanbevelen om bijvangst te verminderen. In sommige innovaties is AI zelfs ontwikkeld om automatische sorteerapparaten aan te sturen die de gewenste vissoorten scheiden van andere soorten, wat resulteert in vangsten van hogere kwaliteit en een milieuvriendelijker milieu.
3. Kunstmatige intelligentie in de aquacultuur
Aquacultuur groeit snel om te voldoen aan de wereldwijde eiwitbehoefte, maar kampt met uitdagingen zoals ziekten, waterkwaliteit, voerefficiëntie en ongelijkmatige groei. AI helpt kwekers om datagestuurde beslissingen te nemen door middel van monitoringsystemen voor vijvers of kooien.
a) Voedingsoptimalisatie
Voer is de grootste kostenpost in de aquacultuur. Kunstmatige intelligentie (AI) kan het voedingsgedrag van vissen analyseren met behulp van onderwatercamera's of trillings-/geluidssensoren en vervolgens automatisch de voerdosering aanpassen. Dit vermindert voerverspilling, stabiliseert de waterkwaliteit en optimaliseert de visgroei. Deze technologie helpt ook de vervuiling te verminderen, aangezien onverteerd voer vaak een bron van ammoniak wordt en het zuurstofgehalte in het water verlaagt.
b) Monitoring van de waterkwaliteit en risicovoorspelling
IoT-sensoren (Internet of Things) meten parameters zoals pH-waarde, temperatuur, opgeloste zuurstof (DO), ammoniak, nitriet en troebelheid. AI analyseert vervolgens de trends in deze gegevens om te voorspellen wanneer de omstandigheden gevaarlijk worden en adviseert acties, zoals extra beluchting of waterverversing. Deze voorspellende aanpak is effectiever dan wachten tot problemen zich voordoen, waardoor de vissterfte afneemt.
c) Ziekte- en stressdetectie
In aquacultuursystemen met een hoge visdichtheid kunnen ziekten zich snel verspreiden. Op beeld gebaseerde AI kan visuele symptomen herkennen, zoals wonden, verkleuringen of afwijkend zwemgedrag. Modellen kunnen worden getraind om gezonde van ongezonde vissen te onderscheiden, waardoor vroegtijdige behandeling mogelijk is. Vroegtijdige detectie kan het antibioticagebruik verminderen en het risico op antimicrobiële resistentie verlagen.
4. Automatisering en robotica in de visserij
AI speelt ook een belangrijke rol bij automatisering, zowel op schepen als in verwerkingsinstallaties. Op vissersschepen kunnen intelligente navigatiesystemen helpen bij de routeplanning op basis van weer, stromingen en voorspelde vislocaties. Door realtime data-integratie kan het risico op ongelukken worden verminderd, met name in extreme zeeomstandigheden.
In de verwerkingsindustrie worden AI-gestuurde robots en sorteermachines gebruikt om vis op grootte te classificeren, de kwaliteit te controleren, defecten op te sporen en het snijden van filets te optimaliseren. Deze technologie verbetert de productconsistentie, vermindert afval en versnelt processen. Voor exportmarkten met strenge eisen helpt AI de voedselkwaliteit en -veiligheid te waarborgen door middel van geautomatiseerde visuele inspectie.
5. Traceerbaarheid en AI-gebaseerde toeleveringsketen
Consumenten maken zich steeds meer zorgen over de herkomst van vis en schaaldieren: waar ze gevangen zijn, met welke methoden en of de vangst legaal was. Kunstmatige intelligentie (AI) speelt een rol bij het verbeteren van de traceerbaarheid door data uit de toeleveringsketen te analyseren, van schepen en havens tot koelhuizen en de detailhandel. In combinatie met technologieën zoals blockchain of geïntegreerde databasesystemen kan AI afwijkingen detecteren, zoals ongebruikelijke gewichtsverschillen, verdachte scheepvaartroutes of transactiepatronen die wijzen op illegale praktijken.
Traceerbaarheid is niet alleen belangrijk voor de markt, maar ondersteunt ook het visserijbeheer. Nauwkeurige en consistente gegevens helpen overheden en spelers in de sector bij het formuleren van een preciezer quotabeleid, visseizoenen en bestandsbeoordelingen.
6. Monitoring van illegale, ongereguleerde en ongerapporteerde visserij en visserijregelgeving
Illegale, ongemelde en ongereguleerde visserij (IUU-visserij) is schadelijk voor een land en beschadigt mariene ecosystemen. Kunstmatige intelligentie (AI) wordt gebruikt om AIS-gegevens (Automatic Identification System), VMS-gegevens (Vessel Monitoring System), satellietbeelden en scheepsbewegingspatronen te analyseren. AI-modellen kunnen verdacht gedrag identificeren, zoals het uitschakelen van AIS, het omcirkelen van verboden zones of het uitvoeren van ontmoetingen op zee, wat kan leiden tot illegale overslag.
Met een vroegwaarschuwingssysteem wordt de surveillance efficiënter, omdat agenten prioriteit kunnen geven aan inspecties van schepen met een hoog risico. Dit is vooral belangrijk voor grote archipelstaten, waar de surveillancemiddelen beperkt zijn in vergelijking met de maritieme dekking.
7. Uitdagingen bij de implementatie van AI in de visserijsector
Ondanks de veelbelovende mogelijkheden, kent de implementatie van AI ook uitdagingen. Ten eerste blijven de kwaliteit en beschikbaarheid van data een probleem. In veel visgebieden ontbreken consistente gegevens, terwijl AI-modellen juist sterk afhankelijk zijn van goede data. Ten tweede is de infrastructuur, zoals internettoegang, elektriciteit en sensoren, nog steeds ongelijk verdeeld, met name in afgelegen kustgebieden. Ten derde zijn er uitdagingen op het gebied van adoptie: vissers en viskwekers hebben training nodig om de technologie effectief te kunnen gebruiken.
Daarnaast moeten ethische aspecten en gegevensbeheer in overweging worden genomen. Gegevens over vislocaties en operationele activiteiten van schepen hebben commerciële waarde, dus privacybescherming en eerlijke mechanismen voor gegevensdeling zijn essentieel. Bij de implementatie van AI moet er ook voor worden gezorgd dat de kloof tussen grote en kleine spelers niet groter wordt. Oplossingen hiervoor kunnen bestaan uit subsidieprogramma's voor technologie, de ontwikkeling van open-source systemen en samenwerking tussen overheid, universiteiten en het bedrijfsleven.
conclusie
De toepassing van kunstmatige intelligentie in de visserij biedt aanzienlijke mogelijkheden om de efficiëntie, duurzaamheid en concurrentiekracht te verbeteren. Van het voorspellen van visverspreiding en het verminderen van bijvangst, het optimaliseren van aquacultuurvoeding en het automatiseren van verwerkingsprocessen tot het monitoren van illegale, ongereguleerde en ongerapporteerde (IUU) visserij: AI heeft het potentieel om de visserijsector te transformeren. De succesvolle implementatie ervan hangt echter af van de beschikbaarheid van data, infrastructuur, de bereidheid van gekwalificeerd personeel en ondersteunend beleid. Met de juiste en inclusieve aanpak kan AI een essentieel instrument zijn voor de bescherming van mariene ecosystemen en tegelijkertijd het welzijn van kustgemeenschappen verbeteren.
