화웨이와 Simula Consulting은 강 시스템에서 혹등고기 또는 붉은 연어를 유지하고 토종 대서양 연어가 번식 지역으로 계속 헤엄쳐 갈 수 있도록 하는 방법을 제시했습니다.
이 기술은 두 종을 구별하기 위해 식별 소프트웨어를 기반으로 합니다. 인공 지능 모델은 다양한 강에 사는 동물의 수천 장의 이미지로 훈련되었으며, 두 종류의 연어를 구별할 수 있습니다.
물고기는 강 속의 수중 우리로 헤엄쳐 들어가고, 인공 지능(AI) 시스템은 혹등고래를 대서양 연어에서 분리합니다. 혹등고래는 어부들이 정기적으로 물고기를 꺼낼 수 있는 별도의 수중 양식장으로 옮겨지는 반면, 대서양 연어는 강 시스템으로 돌아갈 수 있습니다. 이 시스템은 또한 강에서 각 종의 수를 추적하는 데 도움이 될 수 있습니다.
이 기술은 콩스피오르드 강과 스토리알바 강에서 테스트되었으며 매우 고무적인 결과를 얻었습니다. 6,000마리 이상의 혹등고기가 번식 지역으로 가는 길에 강에서 성공적으로 구조되었으며, 기술은 최대 99%의 식별 정확도를 달성했습니다.
높은 성공률 외에도 이 기술은 상당한 양의 인력을 절약하는 데 도움이 됩니다.
화웨이에 따르면 혹등고기는 식품 공급을 늘리는 데 도움이 되도록 1960년대에 노르웨이 주변 해역에 도입되었습니다. 그러나 그 이후로 그들은 노르웨이의 강 시스템에 침투하여 질병을 동반하고, 먹이 사슬을 혼란시키고, 생태계에 부정적인 영향을 미치는 토종 대서양 연어 종에 위협을 가했습니다. 대서양 연어의 개체수는 1980년대 이후 50%까지 감소했습니다.
혹등고기는 빠른 속도로 번식하며 사나운 것으로 유명하여 다른 강어종이 필수 자원을 확보하기 어렵게 만듭니다.
화웨이가 "세계 최초"라고 묘사한 이 기술은 초기 성공 이후 인상적이었으며, 노르웨이 어업 산업은 한 걸음 더 나아가 다른 강과 운하 네트워크에 배포할 방법을 찾고 있습니다.
베르레방 JFF 사냥 및 낚시 협회의 관리자인 토르 슐스타트 씨는 "노르웨이 야생 연어는 혹등고기 연어와 사육 연어를 포함한 다른 종에 의해 위협받고 있습니다. 인공 지능을 사용하는 감시 시스템은 이를 방지하고 미래에 지속 가능한 하천 관리를 가능하게 하는 데 도움이 되고 있습니다."라고 말했습니다.
노르웨이만이 침입하는 물고기 종에 대처해야 하는 유일한 곳은 아닙니다. 예를 들어 플로리다에서는 사자상어가 산호초에 서식하는 종들에게 문제가 되고 있으며, 이는 취약한 생태계에 영향을 미치고 산호의 손상과 죽음으로 이어집니다.
