Ứng dụng công nghệ mới xác định hành vi vi phạm trong ngành đánh bắt cá
Nghề cá toàn cầu đang sử dụng tới khoảng 27 triệu người lao động. Lực lượng lao động này chủ yếu đến từ các nước đang phát triển,Ứngdụngcôngnghệmớixácđịnhhànhviviphạmtrongngànhđánhbắtcábồ đồ nha vs chấp nhận điều kiện làm việc khó khăn, nhưng chỉ kiếm được mức lương tối thiểu. Người di cư thậm chí thường bị tước đoạt cả mức lương tối thiểu, cũng như phải chịu bạo lực về thể chất và tâm lý.
Năm 2016, hãng thông tấn quốc tế Associated Press đã tiết lộ mức độ nô lệ hiện đại và vi phạm nhân quyền trên biển. Một cuộc điều tra kéo dài 18 tháng đã dẫn đến việc trả tự do cho 2.000 “nô lệ” ở Đông Nam Á, trong đó một số lao động bị nhốt trong lồng và bị tra tấn thường xuyên.
Kể từ đó, các cơ quan chính phủ, tổ chức thương mại và phi chính phủ trên thế giới đã nỗ lực chung tay ngăn chặn tội phạm trong lĩnh vực này. Ngày nay, các công nghệ hiện đại đang bắt đầu đóng vai trò trung tâm trong việc xác định những đối tượng vi phạm.
Định vị GPS và máy thu phát trên tàu
Tổ chức phi lợi nhuận SkyTruth đã hỗ trợ cuộc điều tra của Associated Press về tình trạng “nô lệ hàng hải”. Cơ sở công nghệ của họ là hệ thống nhận dạng tự động (AIS). Đây là hệ thống giám sát được lắp đặt trên tất cả các tàu khách trên 300 tấn chạy tuyến quốc tế và tàu hàng trên 500 tấn.
Hiện nay, hơn 200.000 tàu thuyền thường xuyên truyền vị trí của mình thông qua bộ phát đáp - một thiết bị tín hiệu vô tuyến. Năm 2016, SkyTruth đã ra mắt nền tảng Global Fishing Watch - một trang web chuyên theo dõi những tín hiệu phát đáp để tạo ra bản đồ đánh bắt cá thương mại toàn cầu đầu tiên trên thế giới. Global Fishing Watch là chương trình miễn phí và được cung cấp cho mọi người dùng.
Nền tảng này hoạt động bằng cách phân tích thông tin từ AIS - chủ yếu là dữ liệu GPS về vị trí của tàu. Người dùng có thể tìm hiểu cách thức và địa điểm con tàu đang di chuyển, xác định được thời gian nó đã ở trên biển và liệu nó có đang truyền dữ liệu về chính nó hay không – đồng nghĩa là liệu nó có phải là một mắt xích minh bạch trong ngành đánh bắt cá hay không. Nếu không có dữ liệu hoặc xuất hiện dữ liệu đáng ngờ, các nhà quan sát sẽ kích hoạt các cơ chế kiểm tra tàu.
Giám sát vệ tinh và trí tuệ nhân tạo
Ngay cả trước khi các công cụ vệ tinh được phổ biến rộng rãi, nhà quan sát và hoạt động về nạn buôn người Valerie Farabee đã theo dõi hành vi của tòa án thông qua các nguồn mở và báo cáo từ các tổ chức phi chính phủ. Cô thường xuyên rà soát các hãng tin Đông Nam Á để tìm tin tức về vi phạm nhân quyền trên biển. “Tôi tìm kiếm các tàu thuyền hoạt động quá lâu, đánh cá gần các khu bảo tồn hoặc khu vực họ không được phép vào”, Valerie Farabee cho biết.
Valerie Farabee nhận thấy những đặc điểm này thường xuyên xuất hiện ở các tàu thuyền bị cáo buộc lao động cưỡng bức và đánh bắt trái phép. Ở đây, những người lao động thường có hoàn cảnh dễ bị tổn thương và đang khao khát tìm việc làm nuôi sống gia đình.
Vào thời điểm đó, Gavin McDonald, một nhà khoa học dữ liệu tại Đại học California/Mỹ, cũng đang tìm cách xác định hành vi đáng ngờ của các tàu đánh cá như vậy. Ông nhận thấy rằng những con tàu đánh cá ở những vùng biển xa xôi hẻo lánh kiếm được số tiền lớn một cách đáng ngờ.
Gavin McDonald nói: “Với những loại hàng hóa họ đang đánh bắt, họ phải trả cho thủy thủ đoàn bao nhiêu và chi phí vận hành là bao nhiêu, họ không thể có được nhiều doanh thu như vậy”. Theo suy đoán của ông, chính lao động cưỡng bức đã cho phép những con tàu này xâm nhập vào các vùng khai thác mới với giá rẻ, vì tuyến đường đánh cá ven biển đã cạn kiệt và không còn gì để đánh bắt ở đó.
Valerie Farabee đã giúp Gavin McDonald xác định những chiếc thuyền bị bắt giữ vì vi phạm nhân quyền. Phân tích hành vi của 23 tàu thuyền trong cơ sở dữ liệu của Global Fishing Watch, Gavin McDonald đã xác định được 27 loại hành vi tội phạm khác nhau. Ví dụ, những con tàu như vậy dành thời gian trên biển nhiều hơn những con tàu khác, sử dụng động cơ mạnh hơn, tránh các cảng, đánh cá lâu hơn và thực hiện các chuyến hành trình ít thường xuyên hơn. Những khoảng thời gian không có tín hiệu AIS từ các tàu này cũng vượt quá định mức.
Gavin McDonald sau đó đã sử dụng mô hình dự đoán để xác định các mẫu trong dữ liệu và sử dụng công nghệ học máy để tìm ra các tội phạm hàng hải khác. Ông phát hiện hành vi nguy hiểm ở 26% trong số 16.000 tàu đánh cá trong cơ sở dữ liệu của Global Fishing Watch. Những con tàu này sử dụng từ 57.000 - 100.000 lao động và rất nhiều trong số họ có thể là nạn nhân của lao động cưỡng bức.
Ảnh vệ tinh
Là một người đam mê chèo thuyền, yêu đại dương, nhà từ thiện và tỷ phú Paul Allen đã tham gia giải quyết các vấn đề phức tạp trên biển trong nhiều năm. Chương trình Vulcan Skylight của ông cho phép xác định các tàu “đen” không truyền tín hiệu AIS bằng hình ảnh vệ tinh. Các hình ảnh này ghi lại cảnh tàu thuyền đánh cá gần khu bảo tồn biển hoặc các đối tượng tiếp nhiên liệu cho tàu cá.
Công ty Trygg Mat Tracking của Na Uy đang sử dụng hình ảnh vệ tinh để theo dõi những đối tượng vi phạm thay đổi tên và cờ trên tàu của chúng.
Vai trò của ảnh vệ tinh trong việc xác định các đội tàu “đen” cũng được chứng minh trong một nghiên cứu về vùng biển giữa Hàn Quốc, Nhật Bản và Nga do Global Fishing Watch thực hiện.
Hình ảnh từ vệ tinh Dove và SkySat của Planet cho thấy, từ năm 2017 - 2019, hơn 1.500 tàu đã đánh bắt trái phép hơn 160.000 tấn mực ở Thái Bình Dương, trị giá hơn 440 triệu USD. Điều này khiến trữ lượng mực trong khu vực đã giảm 80% so với năm 2003
Global Fishing Watch cho rằng điều này là do việc tăng cường giám sát vệ tinh và ảnh hưởng của đại dịch Covid-19. Hoạt động tương tự đang được thực hiện tích cực ở Nga. Để kiểm soát nghề cá trong nước hiệu quả hơn, công ty Sitronics Group của Nga dự kiến sẽ phóng 70 vệ tinh được trang bị máy thu tín hiệu AIS vào năm 2025 .
(theo RBC)
下一篇:Soi kèo góc Venezia vs Hellas Verona, 0h30 ngày 28/1
相关文章:
- Soi kèo phạt góc Alaves vs Celta Vigo, 3h00 ngày 28/1
- Đã có thể tìm kiếm Google ẩn danh trên iPhone
- CEO NetNam: 'Việt Nam được đánh giá là ngôi sao đang lên về Internet băng rộng'
- Tấn công có chủ đích thường gây hậu quả nghiêm trọng
- Nhận định, soi kèo Al Nasr vs Dhofar, 23h15 ngày 28/1: Khách tự tin
- Trải nghiệm Bi lắc ngay trên smartphone
- Cá đóng băng vẫn có thể bơi lội tung tăng?
- 235 chiếc Porsche mới bán ra tại Việt Nam trong năm 2015
- Nhận định, soi kèo Club Necaxa vs Cruz Azul, 10h05 ngày 29/1: Đâu dễ cho cửa trên
- 2 chiếc iPhone 6 Plus phát nổ trong khi sạc
相关推荐:
- Nhận định, soi kèo Havadar SC vs Zob Ahan Esfahan, 19h30 ngày 27/1: Chủ nhà chìm sâu
- Hài hước nhạc chế Vì tôi còn sống phong cách kiếm hiệp
- CEO Verizon phủ nhận chuyện đòi hạ giá mua lại Yahoo
- Hội thảo 'Giải pháp bảo mật AhnLab tại Việt Nam' khai mạc ngày 07/10/2016 tại Hà Nội
- Nhận định, soi kèo St. Pauli vs Union Berlin, 23h30 ngày 26/1: Tận dụng cơ hội
- Huawei cam kết về an toàn thông tin mạng tại Việt Nam
- Hình ảnh chi tiết Infiniti QX60 phiên bản 2016
- Vietnam Silicon Valley bắt tay Microsoft hỗ trợ công nghệ cho startup
- Nhận định, soi kèo Club Leon vs Juarez, 06h00 ngày 26/01: Điểm tựa sân nhà
- Khó đạt chỉ tiêu lọt vào top 4 ASEAN về Chính phủ điện tử
- Siêu máy tính dự đoán AC Milan vs Parma, 18h30 ngày 26/1
- Nhận định, soi kèo Lens vs Angers, 23h15 ngày 26/1: Phong độ trái ngược
- Soi kèo phạt góc Western Sydney vs Auckland FC, 13h00 ngày 26/1: Chủ nhà lép vế
- Nhận định, soi kèo Petrolul vs Botosani, 22h00 ngày 27/1: Khó tin cửa dưới
- Nhận định, soi kèo Rajasthan United vs Inter Kashi, 17h00 ngày 28/1: Xa nhà là thất vọng
- Nhận định, soi kèo Al Hazem vs Al Batin, 19h45 ngày 27/1: Khách thất thế
- Nhận định, soi kèo Dagon Port vs Hantharwady United, 16h30 ngày 28/1: Chủ nhà chìm sâu
- Nhận định, soi kèo Athletic Bilbao vs Leganes, 0h30 ngày 27/1: Khó thắng đậm
- Nhận định, soi kèo Al Jubail vs Al Bukayriyah, 21h55 ngày 27/1: Chủ nhà thất thế
- Siêu máy tính dự đoán Venezia vs Hellas Verona, 0h30 ngày 28/1