Разработка подхода к оценке динамики популяции русского осетра в Азовском море методами искусственного интеллекта
| Название НИОКТР | Разработка подхода к оценке динамики популяции русского осетра в Азовском море методами искусственного интеллекта |
|---|---|
| Аннотация | Регулирование добычи водных биоресурсов выполняется путем определения правил рыболовства для отдельных субъектов России и их водных объектов, а также расчетом ежегодных объемов допустимого изъятия, размеры которых устанавливаются в соответствии с научной рекомендацией отраслевых институтов. Объемы допустимого (или рекомендованного) вылова определяются в соответствии с разработанной научно-методической базой. В основе данных подходов, преимущественно, лежит гипотеза о закономерностях изменений численности биологических существ в зависимости от объемов их добычи человеком. При этом параметры и условия среды обитания имеют второстепенное значение при оценке численности промысловых популяций гидробионтов. Несмотря на определяющую роль промысла при оценке динамики численности популяций водных организмов, в отдельных случаях предпринимались попытки количественной и (или) качественной оценки влияния условий среды обитания на состояние запаса. Однако внедрение множества факторов при количественных расчетах приводило к увеличению ошибки и общей неопределенности получаемых результатов в виду сложной и неоднородной природы взаимосвязей между факторами среды и численностью популяций. В настоящем проекте рассматривается актуальная проблема промысловой ихтиологии и рационального природопользования, связанная с оценкой динамики численности малочисленной, в настоящее время, популяции особо ценного вида осетровых – русского осетра (Acipenser gueldenstaedtii) в Азовском море. Отсутствие объективной информации о промысле и объемах незаконной добычи этого вида после 2000 г. не позволяет применять традиционные методы оценки динамики численности популяции, а также репрезентативно выполнить прямой учет при помощи научных орудий лова, демонстрирующих неоднозначные результаты. Проект ориентирован на разработку нового подхода и создание модели машинного обучения к оценке динамики численности популяции русского осетра в Азовском море с учетом условий среды его обитания. Разработанный подход позволит существенно снизить неопределенности при описании сложных биологических связей в экосистеме с применением технологий искусственного интеллекта (ИИ). В работе при решении сложной задачи оценки динамики численности популяции русского осетра на основе ретроспективных данных, применяемые подходы машинного обучения позволят достичь более надежного решения за счет совершенствования процедуры количественной регрессии множества предикторов на предсказываемую величину. Внедрение и применение технологий ИИ и машинного обучения в комплексной задаче динамики численности популяции русского осетра также позволит существенно повысить качество и точность оценки состояния этого вида и формирования объективной и полной научной рекомендации при осуществлении государственного регулирования промысла. Полученный результат в форме более надежного и точного определения ситуации по исследуемому виду рыб позволят всесторонне рассмотреть состояние популяции и выполнить краткосрочный прогноз ее численности. Повышение точности оценки и прогноза динамики численности популяции русского осетра позволит объективно и своевременно определять необходимые меры по регулированию возможного промысла этого вида, что является необходимым для реализацию плана мероприятий по обеспечению продовольственной безопасности страны и перехода на рациональное агро- и аквахозяйство, защиту экологии, создание безопасных продуктов питания, тем самым обеспечивая исполнение пункта 20г СНТР РФ. |
| Доступ к ОКОГУ исполнителя | False |
| Количество связанных РИД | 0 |
| Количество завершенных ИКРБС | 0 |
| Сумма бюджета | 2160.933 |
| Дата начала | 2025-10-08 |
| Дата окончания | 2026-12-31 |
| Номер контракта | 25-26-00145 |
| Дата контракта | 2025-10-08 |
| Количество отчетов | 2 |
| УДК | 639.2.053.7(28) |
| Количество просмотров | 15 |
| Руководитель работы | Битютский Дмитрий Геннадьевич |
| Руководитель организации | Бахмет Ольга Николаевна |
| Исполнитель | ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ НАУКИ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ ЦЕНТР "КАРЕЛЬСКИЙ НАУЧНЫЙ ЦЕНТР РОССИЙСКОЙ АКАДЕМИИ НАУК" |
| Заказчик | Российский научный фонд |
| Федеральная программа | Отсутствует |
| Госпрограмма | — |
| Основание НИОКТР | Грант |
| Последний статус | 2025-11-27 19:49:58 UTC, 2025-11-27 19:49:58 UTC |
| ОКПД | Услуги, связанные с научными исследованиями и экспериментальными разработками в области биологических наук |
| Отраслевой сегмент | — |
| Минздрав | — |
| Межгосударственная целевая программа | — |
| Ключевые слова | искусственный интеллект; экосистемный анализ; стратегия управления; оценка запасов; русский осетр; динамика численности популяций |
| Соисполнители | — |
| Типы НИОКТР | Фундаментальное исследование |
| Приоритетные направления | — |
| Критические технологии | — |
| Рубрикатор | 69.09.11 - Состояние запасов и промысел во внутренних водоемах |
| OECD | — |
| OESR | Рыбный промысел |
| Приоритеты научно-технического развития | Отсутствует |
| Регистрационные номера | ikrbs: {'card_list': [{'id': 'ON9ROLTCPGI5SISY1UREJFD1'}]} |