In occasione della Giornata Nazionale del Mare 2026, il team del nostro laboratorio VRAI- Vision Robotics and Artificial Intelligence Lab racconta alcune delle più recenti attività di ricerca, in collaborazione con l’Istituto per le Risorse Biologiche e le Biotecnologie Marine del Consiglio Nazionale delle Ricerche (IRBIM CNR) di Ancona, per la tutela degli ecosistemi marini e per una gestione più sostenibile delle attività umane in mare.
Negli ultimi anni, l’integrazione di big data, sistemi di tracciamento satellitare e intelligenza artificiale sta trasformando il monitoraggio dei mari, offrendo strumenti senza precedenti per la trasparenza e la sostenibilità delle risorse marine. Queste tecnologie permettono di superare i limiti del monitoraggio tradizionale, consentendo di analizzare e mappare le attività di pesca su scala globale e in tempo reale fornendo strumenti di supporto alla lotta contro la pesca illegale anche nota come Illegal, Unreported, and Unregulated.
Per affrontare queste nuove sfide, nel laboratorio, si progettano, sviluppano e testano algoritmi di intelligenza artificiale e visione artificiale per integrare diverse tipologie di dati (anche satellitari) creando strumenti concreti a supporto del monitoraggio e della sostenibilità.
Le attività includono il rilevamento automatico di imbarcazioni da immagini satellitari (anche per individuare comportamenti non cooperativi e sospetti), la ricostruzione di traiettorie incomplete e la ricostruzione dei pattern di pesca fornendo anche una stima dello sforzo di pesca.
L’attività si concentra inoltre sulla pesca su piccola scala e su quella ricreativa, sviluppando prototipi per il tracciamento delle imbarcazioni, modelli per riconoscere le attività di pesca, stimare gli attrezzi utilizzati e il numero di pescatori ricreativi. L’obiettivo è fornire strumenti innovativi per una migliore conoscenza, gestione sostenibile e tutela degli ecosistemi marini.
Il team del VRAI guarda all’innovazione tecnologica come contributo reale alla tutela del mare, mettendo l’IA al servizio dell’ambiente, della pesca sostenibile e della comprensione dei fenomeni che interessano gli ecosistemi acquatici.
Alcuni lavori scientifici:
Monitoraggio attività di pesca:
- Predicting fishing vs. not-fishing in small-scale fisheries: A sample vessel tracking dataset and a reproducible machine learning approach
- Characterizing pelagic pair trawl partnerships using coordination metrics and behavior classification in the Black Sea
Pesca illegale:
- Data imputation in large and small-scale spatiotemporal time series gaps using BackForward Bi-LSTM
- Multimodal AI-enhanced ship detection for mapping fishing vessels and informing on suspicious activities
Piccola pesca e pesca ricreativa:
- Machine learning-based prediction of passive gears from vessel tracking data in small-scale multi-gear fisheries
- A Novel Two-Step Approach for Recreational Fishers Detection and Classification
