Итоги дня: снова циклон, контроль за лекарствами, юные исследователи и индекс Пасхи
21:00
Два путепровода в рамках мастер-плана начнут строить в Улан-Удэ
19:50
Первый день Дальневосточного МедиаСаммита в Биробиджане — главное
19:45
Социальный пар и перегретый ИИ: о чем рассказал политолог Виноградов на МедиаСаммите в ЕАО
19:25
"Нужно очень любить эту землю": о чем говорили на пленарной дискуссии Дальневосточного МедиаСаммита
19:20
В Хабаровске впервые пройдёт общегородской Пасхальный фестиваль
19:00
Время важнее денег: как 96% россиян поменяли приоритеты при выборе жилья
18:35
В Комсомольске-на-Амуре приступили к ремонту дорог по нацпроекту
18:23
Аэромобильная группировка МЧС Хабаровского края приведена в готовность
18:00
Ежегодная всероссийская акция помощи ветеранам "Красная гвоздика" стартовала 10 апреля
17:30
Итоги работы рыбной отрасли Хабаровского края подвели в профессиональном сообществе
17:22
Подборка последних новостей из КНДР
17:10
Индекс Пасхи: в каких регионах угощение к пасхальному столу обойдется дешевле всего
17:00
В Хабаровске почтили память жертв фашистских лагерей
16:42
ВТБ: Пользователи соцсетей зафиксировали зарождение экономики ИИ-агентов
16:40

Рыба в нейросетях: косяки минтая в Хабаровском крае найдёт ИИ

Для оценки вероятности промысловых скоплений рыбы модель анализирует 11 ключевых параметров
Тематическое фото GigaChat
Тематическое фото
Фото: GigaChat

AmurMedia, 13 февраля. Инновационную систему прогнозирования промысловой обстановки на основе математического моделирования и технологий искусственного интеллекта разработал Центр системы мониторинга рыболовства и связи (ЦСМС) совместно с научными и профильными ИТ‑организациями. 

GigaChat

Тематическое фото. Фото: GigaChat

Первым практическим результатом тестирования в промысловых условиях стало обнаружение сардины иваси, которая в этом сезоне отошла от привычных районов вылова в регионе.

— Программа проанализировала возможные зоны скопления сардины иваси. За пределами российской экономической зоны нашли рыбу, направили туда промысловый флот. Эту систему планируем использовать и в дальнейшем, в том числе для прогнозирования подходов других видов водных биоресурсов. Модель будет дорабатываться и совершенствоваться,— отметил руководитель Росрыболовства Илья Шестаков.

Росрыболовство

Илья Шестаков. Фото: Росрыболовство

Система собирает спутниковые и гидрологические данные. Далее специализированное программное обеспечение обрабатывает информацию и, опираясь на обученную модель, формирует карты вероятностных зон скоплений. Эти карты ежедневно передаются судам, участвующим в эксперименте, служа дополнительным источником для планирования промысла. Полученные материалы могут сопоставляться с судовыми наблюдениями, данными эхолотов и другими сведениями для принятия решений.

5942033.jpgСтарик в море: что будет с ценами на рыбу и рыбной отраслью Хабаровского края

Старым судам хотят запретить заходить в российские порты

Ключевая особенность разработки — её адаптивность и способность к обучению. Для каждого нового вида рыбы модель проходит этап обучения на соответствующих исторических данных. В настоящее время, помимо иваси, специалисты ЦСМС работают над адаптацией модели для минтая и скумбрии; в планах — прогнозирование промысла сайры.

GigaChat

Тематическое фото. Фото: GigaChat

В основе лежит динамическая модель среды обитания, обучаемая на больших массивах исторических данных по каждому виду. Для оценки вероятности промысловых скоплений модель анализирует 11 ключевых параметров, среди которых : температура и солёность воды, уровень моря и морские течения, концентрация зоопланктона и содержание хлорофилла, скорость и направлениие ветра, облачность, фаза Луны, влияние сейсмоактивности на поведение рыбы.

235669
77
31