Портативті су астындағы табу құрылғыларына деген өсетін сұраныс

Кішігірім және жағалау балықшылар арасында жеңіл шешімдерге деген өсу қажеттілігі

Жағалау және кіші көлемді балықшылар салмағы жеңіл, су астындағы табу құралдарына көшуінің себебі - дәстүрлі жүйелер шарттары тұрақсыз болатын терең емес суда жақсы жұмыс істемейді. Соңғы жылы Frontiers in Marine Science журналында жарияланған зерттеулерге сәйкес, шеберлікпен балық аулайтын балықшылардың шамамен үштен екі бөлігі ескі жабдықтарымен қиындықтарға тап болуда, ол 3 килограмнан аспайтын, бірақ 200 метрден астам тереңдікке жететін құрылғыларды іздеуге итермеледі. Кішігірім құрылғылар теңізде ұзақ уақыт болғаннан кейін арқасының ауыруын азайтады, қозғалуға ыңғайлы болады және балықтардың нақты тұратын жерлерінің жақсы картасын жасауға көмектеседі, ал ескі әдістерге сүйеніп болжауға қарағанда дәлірек болады.

Негізгі нарықтық үрдістер: Компактілі, төмен қуатты және Edge-жүйелерді орнатуға бағытталу

Теңіз технологиялары компаниялары ескі нұсқаларына қарағанда шамамен жарты көлемді алатын жаңа жүйелерге жедел қарай қозғалып келеді. Бұл жаңа құрылғылар бір рет зарядталғаннан кейін тізбектей шамамен 20 сағат жұмыс істей алады, бұл электр энергиясы жетіспейтін жағалаудан алыс орналасқан балықшы ауылдары үшін үлкен маңызы бар. Енді бір үлкен артықшылық — жасанды интеллектінің өзі құрылғыға тікелей енгізілуі. Бұл қайықтардың тұрақты интернетке қажеті жоқ дегенді білдіреді. Балықшылар ұялы байланыс мәрегінің шеңберінен тыс жүзіп кеткенде де, океанның белгілі бір бөліктерінде жиі кездесетіндей, өздерінің ұстаған балықтарын нақты уақыт режимінде бақылай алады.

Зерттеу жағдайы: АСАИ-ның балық аулау қауымдастықтарында жеңілдетілген детекторлық жабдықтарды енгізуі

Филиппин аралдарының әртүрлі жерлеріндегі балықшылар осы 2,5 килограмнан аспайтын жеңіл AI эхолот құрылғыларын қолдануды бастағаннан бері балық аулау көлемі шамамен 40% өсті. Пайдаланушыға ыңғайлы орнату жүйесі мен теңіз суына төзімді салмақты конструкциясы арқасында көбінесе адамдар жүйемен бір сағаттан аса уақыт ішінде тез меңгереді. Қазір 120-нан астам теңізге шығатын қауымдастық бұл технологияны рет-ретімен пайдалануда, өйткені бұрын олар балық іздеп көп уақыт өткізген болатын. Қосымша артықшылық – балықшылар қажетсіз теңіз жануарларын азырақ аулап жатыр. Хабарламаларға сәйкес, жаңа құралдар енгізілгеннен бері қосалқы түсім деңгейі шамамен 22% төмендеді, яғни отбасылар үшін пайда арта түсті, сонымен қатар море экожүйелері қорғалды.

Қазіргі теңіз технологиясында Өнімділік пен Тасымалдау ыңғайлылығын Тепе-теңдестіру

Өндірушілер әртүрлі технологияларды ұштастыра отырып, өнімділікті тасымалдауға ыңғайлылықпен үйлестірудің жолдарын табуда. Кейбір компаниялар балық түрлерін анықтау үшін оптимизацияланған сонарлы импульстерді жеңіл CNN'дермен ұштастырады. Ең соңғы жаңалық — графен негізіндегі трансдьюсерлер болып табылады, олар сенсордың салмағын шамамен екі үштен бірге дейін азайтады, бірақ су қараңғы болған кезде де жуық шамамен мүлтіксіз анықтау дәлдігін сақтап қалады. Жава теңізі аймағында жүргізілген соңғы зерттеулер жаңа жүйелердің позициялау дәлдігі плюс-минус үш метр шеңберінде 150 метр тереңдікке дейін балық стайын таба алатынын көрсетті. Бұл ескі тасымалданатын нұсқалармен салыстырғанда маңызды жақсару болып табылады және нақты балық аулау жағдайларында бүкіл анықтау процесін шамамен 35 пайызға сенімдірек етеді.

Жеңіл су астындағы анықтаудағы негізгі технологиялық жаңалықтар

Мұхиттық қолданыс үшін тиімді терең үйрену модельдері (оптимизацияланған FPS, FLOPs, параметрлер)

Ең соңғы теңіз жасанды интеллекті YOLOv11n сияқты компактілі терең оқу модельдерін қолданады, бұл әсіресе су астындағы заттарды анықтау үшін өте жақсы жұмыс істейді. Бұл жаңа жүйелер ескі нұсқалармен салыстырғанда қажетті есептеу қуатын шамамен екі үштен бірге дейін азайтса да, ластанған суда көрінетіндігі нашар болған кезде де 89% дәлдікті сақтап қалады. Инженерлер желінің қажетсіз бөліктерін кесу және параметрлерді 8 биттік мәндерге түрлендіру сияқты әдістер арқылы осы әсер қалдыратын жетістікке жетті. Нәтижесінде бұл жүйелер энергияны үнемдейтін кіші процессорларда секундына шамамен 32 кадр жылдамдықпен жұмыс істеуге қабілетті. Бұл кемелер мен су асты қайықтары деректерді алыс серверлерге немесе бұлтқа жіберудің қажетінсіз, тікелей өздерінің астында не болып жатқанын талдауға мүмкіндік береді.

Нақты уақыт режимінде нысандарды анықтауға мүмкіндік беретін жеңіл желілік архитектуралар

Нейрондық архитектура іздеу (NAS) саласы соңғы кезде әлдекайсы елеулі нәтижелерге жетті, мысалы, су асты деректер жинағында орташа дәлдік мәні шамамен 74,1% жетіп, жады кеңістігінде бар болғаны 5,9 МБ ғана алатын LFN-YOLO. Нақты қолданысқа енгізілгенде, мұндай модельдер тереңдігі 15 метр болатын жерлерде 10 сантиметрлік объектілерді тіпті таба алады. Бұл жағдайдың ерекшелігі – бұларға қарапайым сверткалық нейрондық желілермен салыстырғанда шамамен 83% аз жүздік операциялар қажет болады. Бұл тиімділік ресурстары шектеулі желінің шетінде өңдеу есептерін шешуге өте жақсы сәйкес келеді, ал біз есептеу мүмкіндіктерін кіші құрылғыларға ығыстырып жатқан сайын бұл қажеттілік барынша маңызды болып отыр.

Борттық өңдеу: Емделген ортаға орнату үшін модельдің күрделілігін азайту

Қазіргі жүйелер қуаты шектеулі болған кезде де жақсы жұмыс істеуі тиіс, сондықтан олар модель параметрлерін (2,7 миллионға дейін) және есептеу қажеттіліктерін (шамамен 7,2 GFLOPs) азайтады. Олар бұл үшін кеңістіктік пирамидалық пуллинг пен соңғы кездері жиі естіп жүрген тереңдетілген бөлінетін сверткалар сияқты әдістерді қолданады. SPD-Conv модульдері араласқан кезде қызықты нәрсе болады: жүйе жалпы параметрлер 76% азайғанына қарамастан, кішігірім нысандардағы барлық ұсақ детальдарды ұстай алады. Сонымен қатар, бәрі тек 12 ватт қуатпен жұмыс істейді. Бұл алдыңғы нұсқаларға қарағанда энергияны пайдалану тиімділігін шамамен 40% жақсартады, бұл қатаң қуат шектеулері бар, бірақ әлі де интеллектуалды мүмкіндіктерге ие болуы қажет құрылғылар үшін маңызды.

Ықшамдалған AI алгоритмдеріндегі дәлдік пен тиімділік арасындағы теңгерім

Желілік модельдерге қарағанда ықшамдалған AI модельдерінің дәлдігі 5–8% төмен болса да, олар нақты балық аулау жағдайларында пайдалану үшін 90%-дан астам функционалды құндылық сақтайды. Білімді дистилляциялау мен тарату фокусының жоғалтуы (DFL) сияқты әдістер өнімділіктегі айырмашылықты азайтуға көмектеседі және жеңіл детекторлардың қатерлі, коррозияға төзімді шеткі құрылғыларда 640-480 сонарлық ленталарды 28 FPS жылдамдықпен өңдеуіне мүмкіндік береді.

Нақты уақыт режиміндегі балықты анықтау үшін портативті жүйелерді құру

Компактты эхолоттарға ИА негізіндегі эхо іздерін анықтауды енгізу

Қазіргі заманның қолда ұстауға арналған эхолоттарында бекітілген микросхемаларда терең үйрену моделдері бар, олар 200 метр тереңдікте тіпті балық мектебін нақты уақыт режимінде көрсетуге мүмкіндік береді. Біз соңғы кездері жасанды нейрондық желілерді жобалаудың жақсартылған әдістері арқасында қатты жақсару көрдік. Бұл жаңа әдістер ескі мектептің CNN тәсілдерімен салыстырғанда модельдің күрделілігін шамамен 73% дейін азайтады. Осының арқасында YOLO-fish сияқты жүйелер су астындағы қозғалыс кезінде де 5 см² өлшемдегі өте кішкентай объектілерді анықтай алады. Бұл түрлі жетістіктер өңдеуді күтпей-ақ дәл көрсеткіштерге ие болуы керек балықшылар үшін шынымен маңызды.

Тез нәтиже алу үшін Сонарлы сканерлеуді Жасанды интеллект шығарым циклдерімен синхрондау

Инженерлер сонарлық импульс интервалдарын (20–40мс) оптималды AI қорытынды циклдерімен сәйкестендіру арқылы кідіруді азайтады. Мысалы, RTMDet негізіндегі жүйелер шеткі құрылғыларда 32 FPS өнімділік көрсетеді және сигналды тіркеуден кейін 0,5 секунд ішінде нақты шешім қабылдауға мүмкіндік береді — бұл белсенді балық аулау кезінде динамикалық шешім қабылдау үшін маңызды.

Суы қою суларда кішкентай нысандарды анықтау арқылы ауланым дәлдігін арттыру

Тұнба заттарға бай суларда анықталу сапасын жақсарту үшін заманауи жүйелер көпспектрлі кескіндеу мен ықсушылық порогы алгоритмдерін біріктіреді. Сынақтар көрсеткендей, Гаусстың аралас моделі сүзгілері қолданылатын жүйелер қолжетімді сонарлыққа қарағанда қою эстуарияларда дәлдікті 22% арттырады, осылайша жалған оң және жіберілген анықтауларды едәуір азайтады.

Жергілікті сынақ: Портативті анықтау құралдарының нақты әлемдегі өнімділігі

Ғарыштық жүйелердің тропиктік балық шаруашылығындағы тиімділігін бағалау нәтижесінде толқындардың әсері мен тереңдіктің тез өзгеруіне қарамастан коммерциялық маңызы бар балық түрлерін анықтауда 89% дәлдік сақталатыны анықталды. Алайда, балықтардың тығыз шоғырлануын анықтау қиын болып қала береді және эхолардың беттесуі кезінде қате пайда болу ықтималдығы 14%-ға дейін өседі — бұл болашақтағы алгоритмдерді жетілдірудің негізгі бағыты.

Қатаң теңіз ортасында энергияны үнемдеу және ұзақ мерзімді пайдалану

Теңізде ұзақ уақыт жұмыс істеу үшін төменгі қуатты жүйелерді жобалау

Қазіргі заманғы су астындағы табу құралдарын жобалау кезінде энергияның жақсы пайдаланылуы ерекше маңызға ие, әсіресе бірнеше күнге созылатын ұзақ міндеттер үшін. Жаңа модельдердің процессорлары 200 ватттан төмен жұмыс істейді және бұрынғыдан шамамен 45 пайызға электр энергиясын үнемдейтін ықсандандырылған гидролокаторлық циклдары бар. Кейбір ең жақсы үлгілерде күн батареялары мен теңіз суына батырылған кезде іске қосылатын резервтік аккумуляторлар да қолданылады. Бұл комбинация көпшілік уақыт бұлтты болса да, олардың үш тәуліктен астам уақыт надежді жұмыс істеуін қамтамасыз етеді.

Дамымақшы материалдар: Коррозияға және қысымға төзімді жеңіл құрамалар

Results in Engineering журналындағы 2025 жылғы талдау көрсеткенінше, тұз суы бар ортада көміртек талшықты композиттер металдық аналогтарына қарағанда сегіз есе ұзақ қолданылады. Қазіргі уақытта өнеркәсіп болаттан 85% жеңіл, бірақ 6000 метр тереңдікке шыдай алатын графенмен қосылған полимерлерді қолдануды ұстанады.

Ресурстары шектеулі жағдайларда сенімділікті және ұзақ мерзімділікті қамтамасыз ету

Заттарға он жылдық зақымды тек он екі апта ішінде көрсететін, шіріген суспендеулерден бөлінетін күкірт қышқылына ұқсас концентрациядағы ортаға ұшырататын сынақтар жүргізіледі. Құрылғылар саздан бөлшектердің ішке түсуін болдырмау үшін екі рет герметизацияланған IP68 корпуспен жабдықталған, ал ерекше эпоксидтік қаптамалар бетіндегі жарты миллиметр тереңдіктегі сызықтарды өзі-өзін қалпына келтіре алады. Оңай қондырылатын компоненттермен бірге пайдаланылғанда, бұл жинақ балықшылардың ауыспалы жабдықтарды цивилизациядан алыс, жөндеу жұмыстарының уақыты операциялардың үздіксіз жұмыс істеуіне ең маңызды болатын жағалауларда орындарында өзгертуіне мүмкіндік береді.

Жиі қойылатын сұрақтар

Судың астындағы жеңіл детекторлық жабдықтардың пайдасы неде?

Жеңіл су астындағы детекторлар қозғалысты жеңілдету, оператордың шаршайтындығын азайту және балықтардың орнын картамен белгілеудегі дәлдікті арттыру сияқты көптеген пайдасын тигізеді. Мұндай құрылғылар, ережеге сай, 3 килограмнан аспайды және 200 метрден астам тереңдікке жетуі мүмкін, осылайша тереңдігі аз және үнемі өзгеріп отыратын суларда балық аулайтын шеберлерге сәйкес келеді.

Балық аулау қауымдастықтары ИА-ны қолданатын сонарлы құрылғыларды енгізу арқылы қандай пайда тапты?

Әсіресе Азияның Оңтүстік-Шығысындағы балық аулау қауымдастықтары жасанды интеллектісі бар сонарлы құрылғыларды енгізгеннен кейін аулау көлемін 40% арттырды. Бұл құрылғылар екінші реттік аулау көлемін 22% азайтады, нәтижесінде пайда арта түседі және теңіз экожүйелеріне келтірілетін зиян азаяды.

Тасымалды су астындағы детекторларда қандай технологиялық жаңалықтар қолданылады?

Соңғы жаңалықтарға су астындағы объектілерді табу үшін терең үйрену модельдерін, жеңіл желілік архитектураларды және модель күрделілігін азайту үшін борттық өңдеуді қолдану кіреді. Бұл жүйелер есептеу қуатының қажеттілігін радикалды төмендетіп, жоғары дәлдікті сақтайды және теңіз жабдығында тікелей нақты уақыт режимінде объектілерді анықтау мен талдау мүмкіндігін береді.

Қазіргі заманғы материалдар детекциялық жабдықтардың беріктігіне қалай ықпал етеді?

Көміртек-тақтай композиттері мен графенмен толтырылған полимерлер сияқты күрделі материалдар су астындағы детекциялық жабдықтардың беріктігін арттырады. Бұл материалдар коррозияға төзімділік пен қысымға шыдамдылықты қамтамасыз етеді, олар қатаң теңіз ортасында ұзақ уақыт пайдалану үшін маңызды.

Су астындағы детекциялық жабдықтар үшін қандай қиыншылықтар қалып отыр?

Жетістіктерге қарамастан, тығыз жиналған балықтарды анықтауда қате пайда болуының жоғары деңгейі мен әртүрлі су жағдайларында тұрақты жұмыс істеуді қамтамасыз ету сияқты қиыншылықтар сақталып отыр. Осы мәселелерді шешу үшін алгоритмдерді жетілдіру жұмыстары жалғасып барады.