مع التطور المستمر لتقنيات المعلومات وانتشار الإنترنت والذكاء الاصطناعي (AI)، تشهد إدارة سفن الصيد وموانئ الصيد تحولًا رقميًا واسعًا. وعلى الرغم من أن كثيرًا من الجهات الإدارية تعتمد بنشاط وسائل إدارة رقمية متنوعة لإدارة سفن الصيد وموانئ الصيد والتحكم فيها، فلا تزال هناك مشكلات، مثل انخفاض معدل التعرف على أرقام لوحات السفن، وتأخر التعرف على المخاطر، وارتفاع معدل الإنذارات الكاذبة، ويعود ذلك أساسًا إلى الخصائص المتأصلة في خوارزميات الذكاء الاصطناعي التقليدية.
ولحل هذه المشكلات، تعاونت GW-OCEAN مع هواوي لإطلاق «GW · Smart Port»، النموذج الكبير متعدد الوسائط لموانئ الصيد الذكية المدعوم بالقدرة الحاسوبية الهائلة لمنصة Ascend، ويدمج هذا النظام دمجًا عميقًا خوارزميات الذكاء الاصطناعي التقليدية مع تقنيات النماذج الكبيرة، ليحقق مستوى جديدًا من الرقمنة في إدارة سفن الصيد وموانئ الصيد.
واستهدافًا لنقاط الضعف مثل انخفاض معدل التعرف على أرقام لوحات السفن، وعدم التعرف على المخاطر في الوقت المناسب، وارتفاع معدل الإنذارات الكاذبة، يعتمد «GW · Smart Port» تقنيات ذكاء اصطناعي من الجيل الجديد مرتبطة بالنماذج الكبيرة لتطوير نظام إدارة سفن الصيد وموانئ الصيد: إذ يستخدم تقنيات التعلم العميق لتعلّم الأنماط والقواعد المعقدة من كميات كبيرة من البيانات، بما يحقق تعرفًا أدق على أرقام لوحات السفن والمخاطر؛ ويستعين بالتعلم بالنقل والتعلم المعزز لنقل نماذج ناضجة في مجالات أخرى إلى إدارة سفن الصيد وموانئ الصيد؛ ويجمع بين أنواع متعددة من البيانات مثل الصور والفيديو والصوت والرادار وAIS، مستخدمًا تقنيات الدمج متعدد الوسائط لإجراء تعرف أشمل على المخاطر ورصد الأحداث؛ ويعتمد أساليب مثل التعلم الذاتي الإشراف لتعلّم تمثيلات أغنى من البيانات غير الموسومة، بما يعزز قدرة النظام على التكيف مع المستجدات.
على صعيد وظائف المنتج، يستطيع «GW · Smart Port» في مشاهد موانئ الصيد وسفن الصيد المعقدة تجاوز تأثير عوامل مثل الطقس وزاوية الرؤية والحجب، لإجراء تجزئة دقيقة للصور ووسم تلقائي للأهداف؛ ومن خلال تقنية تجزئة الصور بالذكاء الاصطناعي، يتعرف بدقة على أهداف معقدة متعددة داخل المنطقة، بما في ذلك نوع سفينة الصيد ورقمها على جانب البدن، ويدمج معلومات AIS لتسجيل مسارات حركة سفن الصيد؛ ومن خلال تقنية التعرف على الصور، يتعرف بفاعلية على سلوكيات تتعلق بالسلامة مثل انقلاب السفن والتصادم والإبحار في الاتجاه المعاكس وسقوط الأشخاص في الماء، ويصدر إنذارات مبكرة وتنبؤات بشأن السلوكيات الخطرة المحتملة أو المعروفة.
أنجزت GW-OCEAN نقل منصتها للبحث والتطوير إلى بنية الحوسبة غير المتجانسة في مركز Ascend للابتكار في منظومة الذكاء الاصطناعي التابع لهواوي في تشينغداو، واستخدمت خوادم Huawei Atlas 910 وإطار التعلم العميق MindSpore لاحتضان النموذج الكبير وتطويره، فأنجزت تطوير منتج «GW · Smart Port» في وقت قصير. ومقارنةً بمنتجات إدارة موانئ الصيد الأخرى، يدمج «GW · Smart Port» دمجًا عاليًا معلومات المراقبة بالفيديو والرادار وAIS والخرائط البحرية الإلكترونية، ويخفض متطلبات مجموعات بيانات النموذج الكبير بنسبة 90%، وعبء عمل وسم البيانات بنسبة 50%، ويدعم التعلم بلا أمثلة (Zero-shot) والتعلم متعدد الوسائط، ويرفع دقة التعرف بدرجة كبيرة، ويتوافق مع الأنظمة القائمة. وفي المستقبل، ستُطبَّق التقنيات المرتبطة بـ«GW · Smart Port» على نطاق واسع في مشاهد مثل إدارة سفن الصيد وموانئ الصيد، وإنفاذ قوانين مصايد الأسماك، والصيد التجاري، وإدارة الطوارئ البحرية، وحماية البيئة البحرية، والقيادة والتوجيه المتكاملين.
