Ilmu data

Memerangi Penangkapan Ikan Ilegal dengan Teknologi Big Data

Mengungkap Aktivitas Tersembunyi di Laut Lepas

Penangkapan ikan ilegal adalah masalah besar yang mengancam kesehatan laut kita dan merusak mata pencaharian nelayan yang jujur. Untuk mengatasi masalah ini, Global Fishing Watch memanfaatkan kekuatan data besar dan teknologi satelit untuk mengungkap aktivitas kapal yang mencurigakan di laut lepas.

Menggunakan Satelit untuk Memantau Aktivitas Mencurigakan

Global Fishing Watch mengumpulkan dan menganalisis miliaran sinyal satelit yang disiarkan oleh kapal. Sinyal-sinyal ini memberikan informasi berharga tentang pergerakan, kecepatan, dan lokasi kapal. Dengan menggunakan kecerdasan buatan dan algoritma pembelajaran mesin, Global Fishing Watch dapat mengidentifikasi pola dan anomali yang mungkin mengindikasikan aktivitas penangkapan ikan ilegal.

Melacak Transhipment: Jalan Utama untuk Ikan Ilegal

Salah satu target utama upaya pemantauan Global Fishing Watch adalah transhipment, praktik pemindahan ikan dari satu kapal ke kapal lain di laut. Transhipment dapat digunakan untuk mencuci ikan yang ditangkap secara ilegal ke dalam rantai pasokan legal, sehingga sulit untuk melacak dan mencegah aktivitas tersebut.

Analisis data satelit oleh Global Fishing Watch telah mengidentifikasi lebih dari 90.000 kemungkinan pertemuan transhipment di perairan internasional, jauh di luar jangkauan yurisdiksi negara mana pun. Pertemuan-pertemuan ini melibatkan kapal kargo berpendingin (dikenal sebagai reefer) dan kapal penangkap ikan yang beroperasi di dekat atau bertemu dengan pola yang mencurigakan.

Mengungkap Penggunaan “Bendera Kemudahan”

Taktik lain yang digunakan oleh operator penangkapan ikan ilegal adalah penggunaan “bendera kemudahan”. Kapal-kapal ini terdaftar di negara-negara dengan peraturan yang longgar, yang memungkinkan mereka menghindari kontrol yang lebih ketat dan langkah-langkah akuntabilitas di negara asal mereka.

Data Global Fishing Watch mengungkapkan bahwa hampir setengah dari kapal pendingin yang dilacak mengibarkan bendera kemudahan, yang menunjukkan bahwa kepemilikan dan asal asli kapal-kapal ini mungkin tidak jelas. Hal ini membuat lebih sulit untuk menegakkan peraturan dan meminta pertanggungjawaban mereka yang bertanggung jawab atas penangkapan ikan ilegal.

Memberdayakan Pemangku Kepentingan untuk Bertindak

Data Global Fishing Watch tersedia secara gratis untuk pihak ketiga, termasuk organisasi pengelolaan perikanan regional, peneliti, dan bahkan warga negara biasa. Dengan memberikan akses ke informasi ini, Global Fishing Watch memberdayakan orang lain untuk mengambil tindakan terhadap penangkapan ikan ilegal dan meningkatkan transparansi dan akuntabilitas rantai pasokan makanan laut.

Mengurangi Penjualan dan Konsumsi Ikan Hasil Tangkapan Ilegal

Tujuan akhir dari upaya Global Fishing Watch adalah untuk mengurangi penjualan dan konsumsi ikan hasil tangkapan ilegal. Dengan mengungkap aktivitas tersembunyi di laut lepas, Global Fishing Watch bertujuan untuk mempersulit operator ilegal untuk mendapatkan keuntungan dari aktivitas mereka.

Meningkatkan Akuntabilitas dan Keberlanjutan

Data Global Fishing Watch membantu meningkatkan akuntabilitas dalam industri makanan laut. Dengan melacak transhipment dan mengidentifikasi kapal yang menggunakan bendera kemudahan, Global Fishing Watch memberikan informasi berharga kepada regulator dan lembaga penegak hukum.

Informasi ini dapat digunakan untuk meminta pertanggungjawaban mereka yang bertanggung jawab atas penangkapan ikan ilegal, mencegah pelanggaran di masa depan, dan mempromosikan praktik penangkapan ikan yang lebih berkelanjutan.

Kesimpulan:

Penggunaan inovatif data besar dan teknologi satelit oleh Global Fishing Watch sedang mengubah perang melawan penangkapan ikan ilegal. Dengan memberikan transparansi dan akuntabilitas di laut lepas, Global Fishing Watch memberdayakan pemangku kepentingan untuk bertindak dan melindungi kesehatan laut kita untuk generasi mendatang.

Kolaborasi dengan John von Neumann

Pada tahun 1937, Klara menikah dengan matematikawan terkenal John von Neumann. Setelah pindah ke Amerika Serikat, ia mulai bekerja dengannya di berbagai proyek, termasuk Proyek Manhattan. Melalui karyanya dengan von Neumann, Klara menjadi mahir dalam pengodean matematika dan kerumitan pemrograman komputer.

Transformasi ENIAC

Pada akhir tahun 1940-an, Klara dan Nick Metropolis berkolaborasi dalam sebuah rencana untuk mengubah ENIAC dari sebuah mesin kabel kaku menjadi salah satu komputer program tersimpan pertama. Inovasi ini memungkinkan ENIAC untuk menyimpan sejumlah besar perintah dalam memorinya, sehingga menjadikannya jauh lebih fleksibel dan mampu menangani tugas-tugas kompleks.

Kontribusi pada Prediksi Cuaca

John von Neumann menyadari potensi ENIAC yang diprogram untuk prakiraan cuaca. Bersama dengan tim ahli meteorologi yang dipimpin oleh Jule Charney, mereka melakukan eksperimen terobosan pada tahun 1950 untuk menghasilkan prediksi cuaca numerik pertama. Keahlian Klara dalam pengkodean dan pemahamannya yang mendalam tentang kemampuan ENIAC sangat penting dalam keberhasilan eksperimen ini.

Eksperimen ENIAC

Eksperimen ENIAC melibatkan menjalankan perhitungan matematika yang kompleks pada ENIAC untuk mensimulasikan pola cuaca. Tim bekerja tanpa lelah selama lebih dari sebulan, mengatasi banyak tantangan dan kemunduran teknis. Terlepas dari kemampuan ENIAC yang masih dasar, mereka berhasil menghasilkan enam prakiraan cuaca retrospektif yang menunjukkan kelayakan prediksi cuaca numerik.

Warisan dan Dampak

Kontribusi Klara Dan von Neumann pada bidang prediksi cuaca sebagian besar diabaikan selama bertahun-tahun. Namun, perannya dalam mengubah ENIAC menjadi komputer program tersimpan dan karyanya pada eksperimen cuaca tahun 1950 meletakkan dasar bagi prakiraan cuaca modern. Saat ini, warisannya menjadi pengingat akan peran penting yang dimainkan perempuan dalam kemajuan ilmiah, meskipun menghadapi hambatan dan prasangka sosial.

Peran Perempuan dalam STEM

Kisah Klara Dan von Neumann menyoroti kurangnya representasi historis perempuan dalam bidang sains, teknologi, teknik, dan matematika (STEM). Meskipun perempuan memberikan kontribusi yang signifikan pada masa-masa awal komputasi, jumlah mereka telah menurun dalam beberapa dekade terakhir. Mengatasi kesenjangan gender ini sangat penting untuk mendorong tenaga kerja STEM yang lebih inklusif dan inovatif.

Masa Depan Prediksi Cuaca

Prediksi cuaca modern sangat bergantung pada model komputasi canggih dan teknik kecerdasan buatan. Penggunaan teknologi ini telah sangat meningkatkan akurasi dan ketepatan waktu prakiraan cuaca, menyelamatkan nyawa dan melindungi harta benda. Karena kekuatan komputasi terus meningkat, kita dapat mengharapkan kemampuan prediksi cuaca yang lebih canggih dan andal di masa depan.

Kesimpulan

Kontribusi Klara Dan von Neumann pada pengembangan prediksi cuaca numerik dan perannya sebagai pelopor perempuan dalam ilmu komputer menjadi inspirasi bagi para ilmuwan dan insinyur yang bercita-cita tinggi. Dengan mengakui dan merayakan tokoh-tokoh tersembunyi di balik kemajuan ilmiah, kita dapat menciptakan masyarakat yang lebih adil dan setara di mana setiap orang memiliki kesempatan untuk mencapai potensi penuh mereka.

Perangi Penangkapan Ikan Ilegal dengan Teknologi Big Data