Каспию поможет цифровой «двойник»

Рыбохозяйственная наука готова предложить новые методы увеличения вылова в Каспийском море, контроля и прогноза его экологического состояния. В частности, планируется создание цифрового двойника объектов промысла (осетровых, кильки, частиковых рыб) и цифровой платформы с использованием искусственного интеллекта. Об этом шла речь на круглом столе «Каспий без границ: наука, экология и цифровые технологии в интересах рыбохозяйственного комплекса», который состоялся на IX Международном рыбопромышленном форуме.

Сегодня цифровые технологии уже широко используются на Каспии, отметил научный руководитель ВНИРО Михаил Глубоковский. При помощи БПЛА и дронов учёные определяют численность каспийского тюленя, считают рыболовов-любителей, следят за ННН-промыслом и при этом расшифровывают видеозаписи при помощи искусственного интеллекта.

«Однако нужно сделать следующий шаг: разработать цифровой «двойник» промысла основных видов рыб, в том числе и осетровых, в Каспийском море, — говорит Михаил Глубоковский. — На нем можно делать различные эксперименты, проводить исследования и оценивать перспективы вылова. Это означает новую промышленную революцию, переход на Индустрию 4.0».

Актуальной проблемой для Каспийского моря остается взаимодействие пяти прикаспийских государств по обмену данными в своих секторах и созданию полной информации по ресурсам и экологии, поскольку биологических границ в море не существует.

«На сессии было высказано несколько свежих и хороших идей, к примеру, таких как создание единой базы данных в рамках межправительственной пятисторонней Комиссии по управлению водными биоресурсами Каспийского моря, — отметил Василий Соколов. — Еще одна идея — сотрудничество Ассоциации университетов и научно-исследовательских центров прикаспийских стран, чтобы они стали полноценными участниками пятисторонней комиссии и могли развивать те знания, которые есть у каждого государства в отдельности. Мы рассмотрим это предложение на комиссии и, думаю, его примем».

На круглом столе также предлагалось создать цифровую платформу, которая позволила бы загружать в нее данные мониторингов по разным направлениям и с помощью ИИ получать более точные прогнозы о состоянии запасов и на основании этих прогнозов вырабатывать совместные решения.