近日，上海海洋大學研究團隊基于國產AI芯片，成功研發出柔魚漁場邊緣預報平臺“敖芯1.0”。
這一創新平臺為漁情預測注入新動力，有望提升漁業生產效率和資源利用效率。
01 破解柔魚預報難題
西北太平洋柔魚分布變化大、生命周期短，對預測精度要求極高。
為了攻克這一難題，研究團隊采用了邊緣計算方案，選用華為昇騰Atlas200IDKA2開發者套件，將模型從傳統環境遷移到國產芯片上，實現在船上的高效運行。
在模型遷移過程中，團隊構建了量化評估體系，根據網絡架構特性動態選擇遷移方式。
經過多輪測試，結果顯示，半精度浮點數遷移方案在確保預測精度的同時，大幅降低了計算成本和能耗，具備最佳穩定性和應用效果。
針對柔魚易受多種海洋環境因子影響的特點，團隊對多環境因子模型進行遷移部署研究，從而更精準地預測柔魚漁場分布。
同時，他們篩選出兩類最優模型，其中最輕量化模型的計算量相比原模型減少了98%，極大節省了人工調參時間。
02 實地海上驗證
為了檢驗平臺效果，研究團隊與中水集團舟山遠洋漁業有限公司合作，在“舟漁968”魷釣船上進行了海上測試。
這艘遠洋漁船搭載相關設備在西北太平洋目標海域進行測試，結果顯示模型精度、平臺穩定性及硬件適應性均達到預期目標，為平臺的實際應用提供了有力支撐。
03 多項創新亮點
研究團隊表示，“敖芯1.0”平臺具有多項創新點：
在AI賦能漁業方面，首次實現漁場預報系統在漁船邊緣端的應用，大幅提升遠洋漁船的實時預報能力。
在量化與動態方面，構建遷移效能量化評估體系，根據網絡架構特性動態選擇遷移方式。
在多因子組合方面，確定最優環境因子組合，保證預測結果穩定可靠。
在NAS輕量化方面，自動化搜索高效動態編碼，優化模型性能。
04未來計劃
接下來，研究團隊計劃整合多源數據和高分辨率環境參數，拓展預報時間，從短中期預報延伸到季節性預測，并增強模型的可解釋性。
在產品應用方面，他們將豐富漁情預報內容，新增漁汛預報、資源量預報等功能，打造完整的國產AI芯片邊緣計算漁情預報系統。
此外，團隊還將探索跨海域模型遷移，推廣至其他大洋性物種，實現全球漁場的多魚種智能預報。
滬公網安備 31011002002435號