Kan kunstig intelligens hjælpe med at sikre biodiversiteten i havet?

Mange af vores arter er under pres, både til lands og til vands.

Men mens biologer og almindeligt naturinteresserede har relativt let ved at gå ud og kortlægge, hvordan arterne og naturen har det på landjorden, stiller havet helt andre krav til udstyr og tidsforbrug.

Som art er mennesket ikke udstyret med gæller. Vi har heller ikke røntgenblik, så vi kan stå på en mole eller en båd og fastslå arternes udbredelse dér fra. Et ekkolod kan heller ikke artsbestemme fisk, kun vise at de er til stede.

Derfor trækker biologer ofte i waders eller dykkerudstyr, når de skal fastslå tilstanden hos havets fisk, hvaler eller smådyr som søstjerner, gopler eller nøgensnegle.

Alternativt kan de selvfølgelig bruge et fiskenet, såsom et trawl. Men det er også tidskrævende, og det er ikke altid den mest skånsomme metode, hvis der for eksempel er tale om et område, hvor der lever sjældne arter.

En anden ulempe er, at der er tale om punktmålinger, hvor man tæller antallet af individer her og der. Så det er svært at skabe et samlet billede af, hvordan livet i have og fjorde egentlig har det.

Løsningen kan blive at gøre brug af kunstig intelligens. I 2019 støttede Danmarks Frie Forskningsfond et forskningsprojekt, som skulle understøtte kunstig intelligens som et værktøj til at overvåge havmiljøet med.

»Drømmescenariet var at få nogle kontinuerlige data, som vi kunne træne den kunstige intelligens ud fra. Vi tænkte i, om man kunne bruge noget automatisering. Altså et kamera i stedet for biologens øjne. Og så noget software I stedet for biologernes hjerne til hele tiden at monitorere hvad der sker under vandet,« siger Thomas B. Moeslund, der som professor på Det Tekniske Fakultet for IT og Design under Aalborg Universitet var leder af projektet.

Grumset vand indarbejdes i den kunstige intelligens

Fordelen ved at benytte kameraer under vand er blandt andet, at man kan automatisere artgenkendelsen af de fisk, der svømmer forbi.

Det gør man ved at træne den kunstige intelligens med billeder af torsk, makrel, havørred og så videre.

Først og fremmest skal den kunstige intelligens dog trænes i overhovedet at opfange, at der svømmer noget forbi.

Derfor lagde forskerne ud med at undersøge, om det var muligt at finde og følge fisk under kontrollerede forhold med zebrafisk (Danio rerio) I akvarier. For hvis den kunstige intelligens ikke kan bruges til at indsamle data under optimale forhold, vil det aldrig kunne lade sig gøre under langt mere ekstreme forhold i Limfjorden, Kattegat eller andre farvande.

Ude i felten blev kamerabilleder optaget i lige netop Limfjorden. Nærmere bestemt på ni meters vanddybde på bropillen, hvor brotårnet står, midt ude i fjorden.

Her opstår ofte et gentagende problem. For Limfjorden er langtfra et krystalklart tropisk farvand.

»Når der flyder meget sediment rundt dernede, kan du ikke se ret meget. Det er som at køre på motorvejen, når det sner. Så når de forhold er til stede, er du voldsomt udfordret. Men en af pointerne her er sådan set også, at i det øjeblik, vi begynder at bruge disse systemer, er det faktisk lige så vigtigt, at systemerne ved, hvornår de kan se noget, og hvornår de ikke kan se noget,« forklarer Thomas B. Moeslund.

Foruden sigtbarheden gav forskningen også indsigt i andre, meget konkrete udfordringer.

»Der er strøm, der er salt, der tærer, der er alger, og der er fisk, der gerne vil bo i kameraet. Det eneste, der reddede os, var faktisk, at dykkere fra Nordjyllands Beredskab skulle træne en gang om ugen, og det gjorde de nøjagtig dér. De syntes, at det var sjovt at hjælpe os. Så de rensede kameraet og rettede på det, hvis det var væltet. Det var faktisk et superspændende samarbejde,« fortæller Thomas B. Moeslund.

Kigger på skadevirkninger fra bundtrawl

Foruden projektets konkrete mål gav forskningsarbejdet også anledning til forskellige samarbejder på tværs af faglighed og landegrænser.

Projektets daværende ph.d.-studerende, Malte Pedersen, fik for eksempel kontakt med en dansk marinbiolog, Marianne Nyegaard, i New Zealand. Hun var i færd med at studere klumpfisk.

»Klumpfisk ses relativt sjældent. Der er kun få kendte kystnære områder, som de regelmæssigt besøger. Blandt andet i Bali-området i Indonesien, hvor klumpfiskene kommer for at blive renset af mindre fisk. Det ved de lokale dykkere selvfølgelig, og derfor er det også blevet et attraktivt område for turistdykkere. Men hvordan påvirker ofte nærgående dykkere klumpfiskene? Betyder det for eksempel, at færre klumpfisk besøger området? Eller at den samme fisk ikke kommer tilbage to gange? Dette er nogle af de spørgsmål, biologer gerne vil have svar på,« siger Malte Pedersen.

Så derfor mundede dette delprojekt ud i, at målet ikke længere kun var at identificere arter af fisk. Men at billedgenkendelse baseret på kunstig intelligens kunne skelne mellem hvert enkelt individ.

Under hjemlige himmelstrøg har deltagerne i projektet blandt andre samarbejdet med kolleger i form af biologer fra Aalborg Universitet.

Hvis du har fulgt med i den populære serie om ’Gutterne på kutterne’, hvor TV 2 følger livet blandt kystfiskere ved Thorup Strand i Nordjylland, vil du sikkert huske fiskernes store problem. De føler sig magtesløse over for de hollandske og belgiske industrifiskere, som benytter bundtrawl, der flår havbunden op, og som ifølge de danske fiskere ødelægger livsbetingelserne for Nordsøens fisk.

Her har biologerne inviteret Thomas B. Moeslund og Malte Pedersen til at kigge på billedmaterialet i bestræbelserne på at vurdere effekten af fiskeri med bundtrawl.

Fiskere kan få hjælp til afsætning direkte fra dækket

Endelig har myndighederne ytret ønske om at bruge kunstig intelligens til at kunne følge med i, hvilke fisk der bliver fanget fra danske fiskekuttere.

 »Det handler ikke om at overvåge kutterne som sådan. Men kameraerne kan overvåge, hvad der er kommer op på den sliske, som man tømmer nettet på. Så kan man allerede dér monitorere, hvilke fisk der kommer ombord. Og det er ikke henvendt mod at kontrollere. Det kan lige så meget være for at hjælpe dem, der står derude,« forklarer Thomas B. Moeslund og fortsætter:

»Så får du automatisk registreret, hvad du har fanget, så du ikke behøver at skulle ind til land. Du kan sætte gang i din logistikkæde, før kutterne kommer i havn.«

Alle disse bestræbelser på at benytte kunstig intelligens til at overvåge arternes velbefindende i havet er stadig undervejs. Omend Thomas B. Moeslunds projekt, der begyndte i 2019, er afsluttet. Han fremhæver dog værdien af det benarbejde, der blev udført.

»Det er jo ikke sådan, at vi er de eneste på kloden, der har kigget på det her. Men vi har helt klart bidraget til udviklingen. For eksempel nytter det ikke noget, at vi forsøger at gøre noget for biodiversiteten baseret på punktmålinger. Det giver ingen mening. Og det med at monitorere fangsten på kutterne, det kommer helt sikkert. Royal Greenland gør det allerede på de flydende fabrikker, de har til rejer,« påpeger Thomas B. Moeslund.

Arbejdet fortsætter også for hans eget vedkommende. Blandt andet fordi han er arbejdspakkeleder i Pionercenter for Kunstig Intelligens, hvor Malte Pedersen nu, i 2024, er ansat som postdoc.