AI e pesca: come funzionano i sistemi che trovano le zone migliori 1.4

Intelligenza artificiale applicata alla pesca

Un altro settore in cui l’intelligenza artificiale sta iniziando a trovare applicazioni concrete è quello della pesca sportiva e professionale.

A differenza di altri ambiti della nautica, dove l’AI viene spesso presentata più come promessa che realtà, nel mondo della pesca esistono già strumenti che utilizzano grandi quantità di dati per individuare le aree più favorevoli alla presenza di pesce.

Un esempio interessante arriva ancora una volta dal gruppo Navico, che attraverso il marchio Simrad ha introdotto una funzione chiamata FishCast, sviluppata in collaborazione con ROFFS (Roffers Ocean Fishing Forecasting Service).

ROFFS è un servizio scientifico che da anni analizza dati oceanografici per produrre previsioni di pesca utilizzate sia da pescatori professionisti sia da appassionati. Il sistema combina numerosi parametri ambientali come: temperatura dell’acqua, correnti, colore dell’oceano, condizioni meteo e dati storici di pesca, integrandoli con informazioni geografiche e modelli oceanografici.

Attraverso l’elaborazione di questi dati, il software è in grado di individuare zone potenzialmente più produttive per la pesca, evidenziandole direttamente sulla cartografia nautica dei plotter Simrad.

Il sistema non fornisce una previsione certa della presenza di pesce, ma propone una classifica di aree di interesse entro un raggio di circa 120 miglia nautiche dal porto selezionato, suggerendo ai pescatori le zone dove le condizioni ambientali risultano più favorevoli.

Una caratteristica interessante è che questa tecnologia non richiede nuove apparecchiature hardware: si tratta di un servizio software installabile direttamente sui dispositivi compatibili, disponibile tramite abbonamento.

Al momento il servizio è operativo principalmente sulla costa orientale degli Stati Uniti, nel Golfo del Messico, nelle Bahamas e in alcune aree dei Caraibi settentrionali, ma rappresenta uno dei primi esempi concreti di integrazione tra grandi database oceanografici e strumenti di navigazione nautica.

In questo caso l’utilizzo dell’intelligenza artificiale appare più evidente: il sistema deve infatti analizzare grandi quantità di dati ambientali, storici e geografici, individuando correlazioni che aiutano a stimare dove sia più probabile trovare concentrazioni di pesce.

Applicazioni di questo tipo mostrano come l’intelligenza artificiale possa diventare uno strumento utile soprattutto nei contesti in cui è necessario interpretare grandi quantità di dati ambientali complessi, piuttosto che controllare direttamente l’imbarcazione.