來自SeafoodSource 5月26日消息，美國國家海洋和大氣管理局漁業部門希望用人工智能(AI)改進其對蛤蜊捕撈的電子監控，并希望在今年8月開始收集圖像以開發這項技術。

東北漁業科學中心正在尋找服務商，在商業捕魚船“ESS Pursuit”上安裝攝像機，開發一種機器學習算法，可以自動處理視頻，并為未來的人工智能開發生成大型圖像庫。

長期以來，美國國家海洋和大氣管理局(NOAA)一直依靠大量的觀察員，與漁民一起到船上收集重要的捕撈數據，以確保遵守法規。然而，觀察者每天的費用高達800美元，對于利潤微薄的漁民來說，這筆費用非常昂貴，一旦出海，漁民經常會發現，在漁船有限的作業空間里，觀察員會礙手礙腳。

NOAA轉向使用電子監控，在船只配備攝像頭來跟蹤商業捕魚活動，以幫助減輕監控帶來的物質和經濟負擔。然而，電子監控仍然依賴于大量的觀察員，而不是被派到船上，他們回放大量的錄音以供審查。

根據皮尤慈善信托基金(Pew Charitable Trusts)今年2月發布的一份白皮書，人工審查電子監控項目收集的數百萬小時視頻需要大量資源，這是推廣應用的巨大障礙。

通過利用人工智能自動化審查過程是NOAA正在考慮的一個解決方案。該機構認為，機器學習工具將減輕漁民的負擔，又可提高數據收集的準確性，并降低監測的總體成本。

盡管如此，構建有效的人工智能工具仍然存在重大障礙，其中最大的障礙是開發必要的訓練數據。機器學習算法必須在大量的圖像數據集上進行訓練，以便有效地掃描視頻并提取所需的信息。

NOAA已經確定建立一個大型圖像庫作為區域優先事項和整個機構的戰略舉措，但據NOAA稱，目前的數據集還不夠強大，無法進行機器學習。

東北漁業科學中心計劃于今年8月在美國馬薩諸塞州伍茲霍爾進行2023年底拖網蛤蜊調查，以創建該數據并開始開發算法。通過這個項目產生的數據和算法都將是開源的，這意味著未來可以很容易地在蛤蜊調查的基礎上，繼續開發人工智能工具。