Fjóla K. Guðmundsdóttir
fjola@mbl.is
Komin er ný tækni sem nýtir gervigreind til að spá fyrir um útbreiðslu nytjastofna á borð við þorsk, karfa og ýsu. Um er að ræða tauganetslíkan sem þróað er af Bláa hagkerfinu. Líkanið nýtir í útreikninga sína meira en 1,2 milljónir klukkustunda af veiðigögnum frá árinu 2008 sem safnað hefur verið frá íslenskum útgerðum. Gögnin eru bundin trúnaði og ekki rekjanleg á skip. Þá eykur líkanið nákvæmni útreikninganna enn frekar með því að nota gögn á borð við botnhita, dýpi og afla á sóknareiningu (catch per unit effort, CPUE). Með því að keyra gögnin saman er hægt að spá fyrir um hreyfingar fiskistofna langt fram í tímann.
„Þetta er gríðarlegt magn gagna sem ég hef fengið aðgang að frá öllum stærstu útgerðarfyrirtækjum landsins,“ segir Svanur Guðmundsson, sjávarútvegsfræðingur og framkvæmdastjóri Bláa hagkerfisins, „og þessi gögn hafa aldrei verið nýtt hingað til til svona spágerðar.“
Oxford University Press birti ritrýnda grein eftir Svan þar sem hann sýnir fram á að tauganetslíkanið geti spáð mjög nákvæmlega fyrir um aflaþéttleika. Einn ritrýnenda segir verkefnið munu hafa þýðingarmikil áhrif fyrir sjávarútveg og jafnvel í víðari skilningi.
Gervigreind sem lærir af reynslu skipstjóra
Það má segja að spálíkanið hafi lært „minni“ allra skipstjóra sem hún hefur fengið gögn frá. Svanur segir að lengi hafi verið ákveðinn klofningur milli þess sem Hafró segir og þess sem sjómenn segja en þetta líkan sýni hvað gerist í raun og veru. Það sé ekki bundið við ákveðnar stöðvar eða skip, heldur raunveruleg gögn úr rekstri allra skipa yfir langan tíma. Hver veiðiferð, hvert veiðarfæri og hver breyting á staðsetningu eða tíma árs skili sér inn í þetta tauganetslíkan og þannig nái vélin að endurskapa hegðun og ákvörðunartöku þeirra sem best þekkja miðin. Þetta sé því að vissu leyti samþætting óformlegrar reynslu og formlegrar tölfræðigreiningar, þar sem styrkleikar beggja heima mætast.
Nákvæmni fór jafnvel yfir 95%
Það sem aðskilur nýja spálíkanið einna helst frá öðrum aðferðum, eins og þeim sem notaðar eru í togararöllum, er fyrst og fremst umfang og fjölbreytni þeirra gagna sem liggja að baki útreikningunum. Í stað þess að mæla stofnstærð eingöngu út frá föstum veiðistöðum með stöðluðum veiðarfærum og ákveðnum tíma árs nýtir spálíkanið allar tiltækar upplýsingar um veiðar, staðsetningu, veðurskilyrði, sjávarhita og dýpi til að greina í rauntíma hvar fiskur heldur sig og hvert hann er líklegur til að fara næst.
„Þeir nota tvívítt módel, ég er með fimm víddir og þá er ein af þessum fimm í þremur víddum að auki,“ segir Svanur. Það geri líkaninu kleift að læra á mynstur í hegðun fisksins og gera spár með meiri nákvæmni en nokkru sinni fyrr. Nákvæmnin var metin með samanburði við afla- og staðsetningargögn eftir 2020 en tilraunalíkan fékk aðeins aðgang að eldri gögnum sem náðu fram til 2020. „Meðalnákvæmni fyrir þorsk fór yfir 95% í sex mánaða lotum samkvæmt eigin greiningu okkar, og niðurstöður voru sannreyndar við rauntölur sömu skipa,“ segir Svanur.
Gæti sparað milljarða
Svanur telur að ef þessi tækni yrði innleidd í rekstur veiðiskipa og við ákvarðanatöku útgerða gætu þær sparað sér milljarða. „Þetta mun auka hagkvæmni veiða og minnka leitartíma skipa,“ segir hann. „Ef við aukum afla á sóknareiningu um eitt prósent þá mun útgerðarkostnaður fiskiskipa lækka um einn milljarð, og það kæmi mér ekki á óvart þó að við gætum aukið afla á sóknareiningu um einhverja tugi prósenta. Þá er ég að tala um veiðarfærakostnað, rekstrarkostnað eins og olíu, tryggingar, slit á tækjum. Því að launin munu vera þau sömu.“
Ljóst er að tæknin býður jafnframt upp á mikla möguleika í líffræðilegri stofnvöktun og stefnumótun í fiskveiðistjórnun. „Við sjáum í gögnunum að sum svæði eru líklega ofveidd, á meðan önnur eru vanveidd,“ segir Svanur en hann telur að þessi innsýn geti hjálpað okkur að dreifa veiðum á sjálfbærari hátt og forðast óþarfa álag á ákveðin svæði.
Verður aðgengilegt á þessu ári
Nú þegar er byrjað að vinna að vefviðmóti þar sem hægt er að sjá þéttleika helstu fisktegunda, hreyfingu þeirra eftir tíma og spár fram í tímann sem byggjast á þeim víðtæku gögnum sem Bláa hagkerfið hefur safnað og unnið úr. Áætlað er að fyrsta útgáfa viðmótsins verði tilbúin og aðgengileg skipstjórum innan tveggja til þriggja mánaða. Þá sér Svanur fyrir sér mörg tækifæri til framþróunar en til dæmis væri hægt að tengja inn í líkanið gögn frá fiskvinnslum um stærð og gæði fiska, svo dæmi sé tekið. Þróunarvinnan heldur því áfram. „Við stefnum að því að gera spálíkanið að ómissandi daglegri ákvarðanatöku útgerða og stefnumótunar innan sjávarútvegs,“ segir Svanur að lokum, „og umbylta þannig íslenskum sjávarútvegi með aðstoð gervigreindar.“
Hægt er að skoða drög að viðmótinu á slóðinni blue-economy.ai/app.
Stofnstærðarmat nytjastofna við Ísland
Sama framkvæmd síðan 1985
Togararall Hafrannsóknastofnunar hefur verið framkvæmt síðan 1985 og hefur verið nákvæmasta leiðin sem við höfum til að mæla stofnstærðir nytjastofna við Ísland. Í rallinu sigla rannsóknarskip Hafró ásamt íslenskum togurum sem ráðnir eru til verksins út á miðin og toga á allt að 600 stöðum hringinn í kringum landið. Auk togararallsins er stuðst við gögn um aldursgreindan afla í veiðunum, afla á sóknareiningu samkvæmt afladagbókum og fleiri gögn.