Interfax-Russia.ru — Новые технологии помогут усовершенствовать рыбалку. На вооружении рыбаков офлайн карты водоемов, математические модели дна и роботы, находящие рыбу в камышах.
Мобильное приложение для рыбаков разработали в новосибирской айти-компании "Дата Ист". В нем есть интерактивные карты водоемов Новосибирской, Московской, Ростовской, Костромской, Ивановской и Нижегородской областей, Удмуртии и Чувашии, Пермского края, а также Республики Марий Эл.
"Карты дают представление о рельефе дна водоемов, глубины на них отмечены разным цветом и отображены с помощью изобат — линий, соединяющих точки одинаковых глубин", — сообщили в пресс-службе организации.
Такая информация поможет рыбакам сориентироваться на водоеме и выбрать наиболее подходящее место для улова.
"Рыбаки могут ставить точки на карте водоема, записывать треки движения по воде и делиться информацией с друзьями", — добавили в компании.
Программа может работать без интернета: нужно только установить приложение на смартфон и скачать нужные карты. Однако чтобы данные оставались актуальными, их нужно периодически обновлять.
"Мобильные карты глубин созданы на основе данных гидрографической съемки рельефа дна водоемов с использованием специального оборудования, а актуальность данных обеспечивают регулярные замеры глубин", — уточнили в айти-компании.
В свою очередь ростовские ученые разработали пробную версию компьютерной имитационной модели Азовского моря, которая поможет в промысле рыбы.
"В разработке используются идеи, положенные в основу математической модели экологической системы Азовского моря. Она была создана сотрудниками Ростовского госуниверситета и Азовского научно-исследовательского института рыбного хозяйства (АзНИИРХ)", — сообщает "Российская газета" со ссылкой на пресс-секретаря АзНИИРХ Андрея Крюкова.
Разработанный программный комплекс, в частности, позволяет сформировать карты суммарного вылова отдельных видов рыб, начиная с 2016 года, карты улова за час траления, а также отображает количество судов в заданном месте промысла и другие важные параметры. Помимо этого, программа в режиме реального времени обрабатывает основные компоненты экосистемы водоема и факторы окружающей среды.
"Благодаря комплексу картина промысла стала наглядной. Теперь можно не только анализировать плотность улова, но и оценивать участие в промысловой деятельности определенных типов судов", — отметил заведующий отделом отдела информационно-математических технологий Азово-Черноморского филиала НИИРХ Сергей Кульба.
Кроме того, "облегчить жизнь" рыбакам поможет специальный роботизированный комплекс, разработанный Астраханским государственным техническим университетом (АЛГУ). Устройство помогает находить рыбу в камышах, водорослях и на мелководье.
Среди других функций робота — поиск различных надводных и подводных объектов и конструкций, картографирование дна, подводная фото- и видеосъемка. Также, как отмечают в вузе, устройство способно прикармливать рыбу и доставлять рыбакам снасти и мелкие грузы. Для этого робота оснастили солнечной батареей, многолучевым эхолотом и модулем автоматизированной прикормки.
"Ему не страшны ни ветер, ни волны, ни камыши. Робот может проводить работы на мелководье и в условиях большого количества водорослей", — отмечают в пресс-службе вуза.
Управлять им можно с берега или с судна. Как уверяют в университете, аналогов такому изобретению в России пока нет.
Тем временем, исследователи Научно-исследовательского института биологии Иркутского государственного университета (НИИ биологии ИГУ, г. Иркутск) разработали технологию мониторинга состояния лососевых рыб на фермах при помощи оптических сенсоров, которые имплантируются в жировой плавник.
"В чем-то технология напоминает процесс считывания штрих-кода на кассе магазина, только в нашем случае мы считываем не данные о товаре, а важную информацию о метаболических показателях рыбы, отражающих состояние ее здоровья. Работает это следующим образом: на внедренную в ткань живого организма сенсорную нить светят лазером, возбуждающим флуоресценцию, а сигнал с сенсора считывают обычным спектрометром", — сообщил директор НИИ биологии ИГУ, профессор Максим Тимофеев.
Действие сенсоров основывается на использовании специальных флуоресцентных красителей, изменяющих характер своего свечения при изменении параметров окружающей их среды. Например, одни сенсоры, заключенные в микрокапсулы, позволяют проводить оценку состояния мельчайших байкальских рачков, другие — в гидрогелевых носителях — применяют для более крупных организмов, таких как промысловые и культивируемые рыбы.
"Для применения имплантируемых сенсоров требуется ряд условий, из которых важнейшим является высокая оптическая прозрачность тканей в месте инъекции. (...) Как выяснилось, жировой плавник оказался самым оптимальным местом для имплантов", — отметил младший научный сотрудник института Ярослав Ржечицкий.
По его словам, ткани жирового плавника хорошо реагируют на изменения параметров на уровне целого организма, а также обладают оптимальными параметрами прозрачности и плотности как для введения сенсоров, так и для считывания с них сигнала.
По данным пресс-службы вуза, с помощью оптических имплантируемых сенсоров исследователям удалось в динамике оценить изменение параметров рН на активной рыбе, (без использования анестезии). Эксперимент длился девять суток.
"Данное исследование является одним из первых шагов к индивидуальной оценке состояния каждой рыбы в аквакультуре. Технологию возможно применять и для измерения других биохимических параметров, а также комбинировать с уже существующими смарт-технологиями, используемыми на "умных" фермах, которые в автоматическом режиме оценивают морфометрические параметры рыбы", — пояснила руководитель научного проекта, ученый ИГУ Екатерина Борвинская.
Также, по ее словам, технология позволит предупреждать вспышки инфекционных заболеваний у рыб и лучше контролировать условия содержания, что существенно повысит качество рыбной продукции, поступающей на рынки.
"Традиционные методы контроля состояния рыб на фермах часто проводятся методом вскрытия, и даже прижизненный забор крови вызывает у рыб очень большой стресс и может приводить к летальному исходу. При этом используемые повсеместно методы не позволяют в полной мере оценить динамику изменения биохимических параметров", — пояснили в ИГУ.
