Datavetenskap

Bekämpa olagligt fiske med stordata

Avslöja dolda aktiviteter på öppet hav

Olagligt fiske är ett stort problem som hotar hälsan hos våra hav och undergräver försörjningen för hederliga fiskare. För att bekämpa detta problem använder Global Fishing Watch kraften i stordata och satellitteknik för att kasta ljus över misstänkta fartygsaktiviteter på öppet hav.

Använda satelliter för att övervaka misstänkt aktivitet

Global Fishing Watch samlar in och analyserar miljarder satellitsignaler som sänds av fartyg. Dessa signaler ger värdefull information om fartygsrörelser, hastigheter och positioner. Genom att använda artificiell intelligens och algoritmer för maskininlärning kan Global Fishing Watch identifiera mönster och avvikelser som kan tyda på olagliga fiskeriaktiviteter.

Spåra omlastningar: en stor väg för olaglig fisk

Ett av huvudmålen för Global Fishing Watchs övervakningsinsatser är omlastning, dvs. praxis att överföra fisk från ett fartyg till ett annat till havs. Omlastning kan användas för att tvätta olagligt fångad fisk i den lagliga leveranskedjan, vilket gör det svårt att spåra och förhindra sådan verksamhet.

Global Fishing Watchs analys av satellitdata har identifierat över 90 000 potentiella omlastningsmöten på internationellt vatten, långt bortom en enskild nations jurisdiktion. Dessa möten involverar kylfartyg (kända som reefers) och fiskefartyg som opererar i nära anslutning eller möts i misstänkta mönster.

Avslöja användningen av ”bekvämlighetsflaggor”

En annan taktik som används av olagliga fiskeoperatörer är användningen av ”bekvämlighetsflaggor”. Dessa fartyg är registrerade i länder med slappa föreskrifter, vilket gör att de kan kringgå strängare kontroller och ansvarsskyldighetsåtgärder i sina hemländer.

Global Fishing Watchs data visar att nästan hälften av de spårade reefrarna förde bekvämlighetsflaggor, vilket tyder på att det verkliga ägandet och ursprunget för dessa fartyg kan vara fördunklat. Detta gör det svårare att tillämpa föreskrifter och hålla de som är ansvariga för olagligt fiske ansvariga.

Stärka intressenter att vidta åtgärder

Global Fishing Watchs data är fritt tillgängliga för tredje part, inklusive regionala fiskeriförvaltningsorganisationer, forskare och även vanliga medborgare. Genom att ge tillgång till denna information ger Global Fishing Watch andra möjlighet att vidta åtgärder mot olagligt fiske och förbättra transparensen och ansvarsskyldigheten i leveranskedjan för fisk och skaldjur.

Minska försäljning och konsumtion av olagligt fångad fisk

Det yttersta målet med Global Fishing Watchs insatser är att minska försäljningen och konsumtionen av olagligt fångad fisk. Genom att kasta ljus över dolda aktiviteter på öppet hav syftar Global Fishing Watch till att göra det svårare för olagliga aktörer att tjäna pengar på sin verksamhet.

Förbättra ansvarsskyldighet och hållbarhet

Global Fishing Watchs data bidrar till att förbättra ansvarsskyldigheten inom fisk- och skaldjursindustrin. Genom att spåra omlastningar och identifiera fartyg som använder bekvämlighetsflaggor tillhandahåller Global Fishing Watch värdefull information till tillsynsmyndigheter och brottsbekämpande organ.

Denna information kan användas för att hålla dem som är ansvariga för olagligt fiske ansvariga, avskräcka framtida förseelser och främja mer hållbara fiskemetoder.

Slutsats:

Global Fishing Watchs innovativa användning av stordata och satellitteknik förändrar kampen mot olagligt fiske. Genom att tillhandahålla transparens och ansvarsskyldighet på öppet hav ger Global Fishing Watch intressenterna möjlighet att vidta åtgärder och skydda hälsan hos våra hav för kommande generationer.

Förvandlingen av ENIAC

I slutet av 1940-talet samarbetade Klara och Nick Metropolis kring en plan för att omvandla ENIAC från en strikt hårdkopplad maskin till en av de första datorerna med lagrat program. Denna innovation gjorde det möjligt för ENIAC att lagra en omfattande repertoar av kommandon i sitt minne, vilket gjorde den betydligt mer mångsidig och kapabel att hantera komplexa uppgifter.

Bidrag till väderprognoser

John von Neumann insåg potentialen hos ENIAC med lagrat program för väderprognoser. Tillsammans med ett team av meteorologer ledda av Jule Charney genomförde de ett banbrytande experiment 1950 för att producera de första numeriska väderprognoserna. Klaras expertis inom kodning och hennes djupa förståelse för ENIAC:s kapacitet var avgörande för framgången för detta experiment.

ENIAC-experimentet

ENIAC-experimentet innebar att genomföra komplexa matematiska beräkningar på ENIAC för att simulera vädermönster. Teamet arbetade outtröttligt i över en månad och övervann många tekniska utmaningar och motgångar. Trots ENIAC:s rudimentära kapacitet lyckades de producera sex retrospektiva väderprognoser som visade genomförbarheten av numerisk väderprognos.

Arv och påverkan

Klara Dan von Neumanns bidrag till området väderprognoser förbises i hög grad under många år. Hennes roll i att omvandla ENIAC till en dator med lagrat program och hennes arbete med väderexperimentet 1950 lade dock grunden för modern väderprognos. Idag tjänar hennes arv som en påminnelse om den kritiska roll som kvinnor har spelat i vetenskapliga framsteg, trots samhälleliga hinder och fördomar.

Kvinnors roll inom STEM

Klara Dan von Neumanns historia belyser den historiska underrepresentationen av kvinnor inom vetenskap, teknik, ingenjörsvetenskap och matematik (STEM). Medan kvinnor gjorde betydande bidrag till datorernas barndom har deras antal minskat under de senaste decennierna. Att åtgärda denna könsskillnad är avgörande för att främja en mer inkluderande och innovativ STEM-arbetsstyrka.

Framtiden för väderprognoser

Modern väderprognos förlitar sig i hög grad på avancerade beräkningsmodeller och tekniker för artificiell intelligens. Användningen av dessa tekniker har avsevärt förbättrat noggrannheten och aktualiteten i väderprognoser, vilket räddar liv och skyddar egendom. I takt med att datorkraften fortsätter att öka kan vi förvänta oss ännu mer sofistikerade och tillförlitliga väderprognosfunktioner i framtiden.

Slutsats

Klara Dan von Neumanns bidrag till utvecklingen av numerisk väderprognos och hennes roll som en banbrytande kvinna inom datavetenskap tjänar som en inspiration för blivande forskare och ingenjörer. Genom att erkänna och fira de dolda gestalterna bakom vetenskapliga framsteg kan vi skapa ett mer rättvist och jämlikt samhälle där alla har möjlighet att nå sin fulla potential.

Bekämpa olagligt fiske med stordata: Avslöja dolda aktiviteter på öppet hav