В рамках конференции AI Journey 2021 (12+) Тихоокеанский филиал "Всероссийского научно-исследовательского института рыбного хозяйства и океанографии" (ТИНРО) представил результаты использования машинного обучения для решения проблем рыбного хозяйства.
О ходе исследований рассказали:
- Владимир Кулик, заведующий лабораторией биологических ресурсов Дальневосточных и Арктических морей, Тихоокеанского филиала федерального государственного бюджетного научного учреждения "Всероссийский научно-исследовательский институт рыбного хозяйства и океанографии" ("ТИНРО");
- Игорь Черниенко, ведущий научный сотрудник Тихоокеанского филиала федерального государственного бюджетного научного учреждения "Всероссийский научно-исследовательский институт рыбного хозяйства и океанографии" ("ТИНРО").
Сотрудничество Дальневосточного Сбербанка с "ТИНРО" направлено на развитие научно-исследовательской деятельности в области рыбного хозяйства. Это часть работы банка по одному из направлений ESG-политики: создание условий для партнёрства науки и бизнеса с учетом отраслевой специфики региона. Внедрение искусственного интеллекта в исследовательский процесс поможет поддержать устойчивое развитие ключевой отраслей экономики Тихоокеанского региона.
Команда учёных ТИНРО работает над снижением неопределенности промыслового прогноза и рисков избыточной эксплуатации водных биологических ресурсов. Дальневосточный Сбербанк предоставил возможность региональным экспертам представить свои исследования на международной конференции по искусственному интеллекту.
Владимир Кулик в своём докладе рассказал о суточном прогнозировании мест улова бортовыми ловушками, прогнозирования вероятных мест формирования промысловых концентраций сайры и вероятной динамики биомассы.
Владимир Кулик, заведующий лабораторией биологических ресурсов Дальневосточных и Арктических морей, Тихоокеанского филиала федерального государственного бюджетного научного учреждения "Всероссийский научно-исследовательский институт рыбного хозяйства и океанографии" ("ТИНРО"):
"В результате анализа суточных прогнозов по местам лова, выяснилось, что в межгодовых сравнениях изменения прогнозируемых вероятностей улова тесно связаны с динамикой численности рыб. Это чрезвычайно важно для корректного выбора методов прогнозирования объёма общего допустимого улова. Традиционные методы полагаются на стационарность условий среды обитания, а наша работа показала, что динамика численности рыб может быть очень близко восстановлена, опираясь только на гидродинамические показатели, которые не были стационарными в 21 веке и включали лагранжевы характеристики воды".
Игорь Черниенко в своём докладе рассказал о машинном обучении в оперативном сопровождении путины в северо-западной части Тихого океана. В его работе рассматривается применение методов машинного обучения для прогнозирования промысловых скоплений японской скумбрии.
Игорь Черниенко, ведущий научный сотрудник Тихоокеанского филиала федерального государственного бюджетного научного учреждения "Всероссийский научно-исследовательский институт рыбного хозяйства и океанографии" ("ТИНРО"):
"Конференции позволяют расширить кругозор, узнать, как методы машинного обучения применяются в смежных отраслях. Машинного обучения позволили нам прогнозировать места, наиболее перспективные для промысла скумбрии. Благодаря этому снижается время на поиски промыслового участка, затраты топлива".
Сбер ведет бизнес, руководствуясь политикой, которая представляет собой социальные, экологические и этические принципы управления. Это и зеленое финансирование, и управление соответствующими рисками, и вопросы, связанные с минимизацией собственного воздействия на окружающую среду, инклюзивность и многое другое.
Развитие применения искусственного интеллекта (AI) — часть ESG повестки. В регионе она реализуется в сотрудничестве с научными центрами, ведущими вузами и представителями ключевых отраслей экономики Дальнего Востока. Например, с рыбодобывающим кластером.
