Машинное обучение позволяет пользователям внедрять умные алгоритмы и оценивать данные, которые помогают в обосновании потенциальных проблем в морских перевозках. Эти методы можно использовать, среди прочего, в процессе технического обслуживания, планирования рейса, оптимизации грузов и планирования морской сети. Цепочки поставок и судоходная деятельность в морском секторе могут быть значительно улучшены с помощью искусственного интеллекта. Это включает в себя более низкие расходы,..

Deep Computer Vision для защиты океана и устойчивого питания человечества ПОЧЕМУ МЫ ДОЛЖНЫ ТРАТЬ ВРЕМЯ, СДЕЛАЯ АКВАКУЛЬТУРУ УМНЕЕ? 🤯 Спрос на рыбу как на источник мяса увеличивается в среднем на 6% каждый год, что делает ее самым быстрорастущим продуктом мясной промышленности. Этот спрос удвоился с начала 2000-х годов и снова удвоится к 2050 году, если нынешние темпы роста сохранятся. Чтобы удовлетворить этот спрос, рыбоводство расширяется за счет увеличения количества рыбы на..

Группа по науке о данных гидрографического управления Великобритании исследует и разрабатывает машинное обучение для картографирования прибрежных и морских мест обитания на основе спутниковых изображений. В основном мы работаем со спутниковыми данными Sentinel-2 Level-1C Европейского космического агентства, которые загружаются в виде радиометрически и геометрически скорректированных изображений верхних слоев атмосферы (TOA). У изображений TOA есть некоторые проблемы: определенная..