Polismyndigheter använder ibland program för ansiktsigenkänning för att identifiera misstänkta brottslingar mot en befintlig, stor databas. Nu undersöks om samma metod kan användas för att upptäcka illegalt fiske.
Idén är att mjukvaran ska följa fiskebåtars rörelser och lära sig känna igen illegalt eller åtminstone misstänkt beteende, men också att känna igen om båtarnas fångst innehåller hotade och skyddade fiskar. Detta genom att analysera fiskarnas utseende och jämföra det med en stor databas.
LÄS ÄVEN: • Stor andel av fisken vi äter är felmärkt och kan vara rödlistad
Ett sådant program beräknas kunna göra bevakningen 40 procent snabbare och dessutom effektivare än med manuella kontroller. Därför har nu The Nature Conservancy (TNC) utlyst en tävling med över 1,3 miljoner kronor i prispengar till den eller de som skriver en programvara som kan användas i syftet. Om det tas fram ett fungerande system i tävlingen kommer TNC tillhandahålla det gratis för att öka chansen att det blir välanvänt i världens fiske.
Att känna igen hotade fiskarter med hjälp av artificiell intelligens och ansiktsigenkänning kommer inte bli enkelt eftersom det filmade materialet troligen kommer variera kraftigt, men att använda olika sorters datasystem för att övervaka och kontrollera fiske blir allt vanligare och ett allt effektivare sätt att bekämpa illegalt fiske.
Det finns regler som säger att myndighetsgodkända kontrollanter ska vara ombord på 5 procent av alla kommersiella fiskebåtar i västra och centrala Stilla Havet, men i praktiken sker det bara på ungefär på 2 procent av fiskebåtarna. De bristande kontrollerna anses leda till att fler skyddade arter fiskas.
Det illegala fisket i enbart Stilla Havet beräknas ha intäkter på över 13 miljarder kronor och det leder till ett mindre hållbart fiske och att fler fiskar riskerar att utrotas. Dessutom försämrar det intäkterna för legala fiskare och naturturismföretag.
Källa: The Guardian