情報技術の絶え間ない発展と、インターネットおよび人工知能（AI）の普及に伴い、漁船・漁港管理は広範なデジタル転換を迎えています。多くの管理機関が各種のデジタル管理手段を積極的に取り入れて漁船・漁港の管理を行っていますが、船名番号の認識率が低い、リスクの識別が遅れる、誤報率が高いといった課題が依然として残っています。これは主に従来の AI アルゴリズムが持つ固有の特性によるものです。
こうした課題を解決するため、広為海洋はファーウェイと協力し、Ascend（昇騰）の強力な計算能力を基盤に、スマート漁港向けマルチモーダル大規模モデル「広為・智港」を発表しました。本システムは従来の AI アルゴリズムと大規模モデル技術を深く融合させ、漁船・漁港管理の新たなデジタル化を実現します。
船名番号の認識率の低さ、リスク識別の遅れ、誤報率の高さといった課題に対し、「広為・智港」は大規模モデル関連の次世代 AI 技術を用いて漁船・漁港管理システムを改善しています。深層学習技術により大量のデータから複雑なパターンと規則性を学習し、船名番号の認識とリスクの識別をより正確に行います。転移学習と強化学習により、他分野で実績のあるモデルを漁船・漁港管理に転用します。画像、映像、音声、レーダー、AIS など多様なデータを組み合わせ、マルチモーダル融合技術によってリスクの識別とイベントの監視をより包括的に行います。自己教師あり学習などの手法により、ラベルのないデータからより豊かな表現を学習し、新たな状況へのシステムの適応能力を高めます。
製品機能としては、「広為・智港」は複雑な漁港・漁船の場面においても天候、角度、遮蔽などの影響を克服し、精密な画像セグメンテーションと目標の自動アノテーションを行います。AI 画像セグメンテーション技術によりエリア内の複数の複雑な目標を正確に識別し、漁船の種類や船体の船名番号を認識するとともに、AIS 情報と融合して漁船の航跡を記録します。また、画像認識技術により、船舶の転覆、衝突、逆走、人の海中転落などの安全に関わる行動を効果的に識別し、潜在的または既知のリスク行動について警報・予報を発します。
広為海洋は、研究開発プラットフォームをファーウェイ青島 Ascend（昇騰）人工知能エコシステム・イノベーションセンターの異種計算アーキテクチャへ移行し、ファーウェイの Atlas 910 サーバーと MindSpore 深層学習フレームワークを用いて大規模モデルを育成し、短期間で「広為・智港」の製品開発を完了しました。他の漁港管理製品と比べ、「広為・智港」は映像監視、レーダー、AIS、電子海図などの情報を高度に融合しており、大規模モデルに必要なデータセットを90%削減、データのアノテーション作業量を50%削減し、ゼロショット学習とマルチモーダル学習に対応し、認識精度を大幅に向上させるとともに、既存システムとの互換性も備えています。今後、「広為・智港」の関連技術は、漁船・漁港管理、漁業行政の法執行、漁撈、海上緊急管理、海洋環境保護、総合的な指揮調整などの場面で幅広く活用される予定です。
