近日發表于《自然》的一項研究顯示，世界上大多數工業漁船沒有被公開追蹤，3/4的大型漁船、1/4的運輸和能源船是沒有公開分享位置的“暗船”。
這一發現來自使用人工智能對衛星圖像的分析，這種方法有助于更好跟蹤影響海洋的人類活動。
美國華盛頓非營利組織“全球漁業觀察”的Fernando Paolo說：“我們認為我們錯過了海洋中的一大塊活動，但不知道有多少。現在我們發現，這比想象的多得多。”
Paolo和同事使用了2017年至2021年間拍攝的衛星圖像，包括雷達圖像——無論有云層遮擋還是處于黑暗中都可以顯示出物體來。這些圖像覆蓋了大多數大規模捕魚和其他工業活動發生的沿海地區。
研究人員訓練了幾個人工智能來檢測和分類數據集中的船只和近海結構。通過將這張全球船只地圖與公開分享其位置的船只數據庫進行比較，研究人員發現，大多數船只沒有打開自動識別系統。當然，這種識別系統并不總是必要的，但不使用它可能表明存在非法捕魚和其他活動。
其中一個人工智能學會了根據航行模式和位置，從其他類型的船只中識別出漁船。研究發現，在約6.3萬艘船只中，有42%至49%的船只符合這一分類。
其他人工智能確定了2.8萬個與風力發電和石油生產有關的海上設施，其中快速增長的海上風力渦輪機群數量超過了石油鉆井平臺等石油基礎設施。
“全球漁業觀察”的David Kroodsma說，這樣的近海開發和非漁船活動正在增加，而漁業活動大多已經“達到了極限”。“我們需要標記出所有非捕魚活動，因為海洋變得越來越擁擠，而它們正在侵占漁場。”
微軟公司的Konstantin Klemmer和哈佛大學的Esther Rolf在《自然》同期發表的一篇評論中寫道，公開可用的衛星圖像缺乏探測長度小于20米的小型漁船的分辨率。但他們表示，這些努力可以改善針對海洋保護區和海洋不受管制地區附近人類活動的監測。
相關論文信息：https:// doi.org/10.1038/s41586-023-06825-8