Fugu-MT 論文翻訳(概要): Tuna-AI: tuna biomass estimation with Machine Learning models trained on oceanography and echosounder FAD data

論文の概要: Tuna-AI: tuna biomass estimation with Machine Learning models trained on oceanography and echosounder FAD data

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.06732v1
Date: Tue, 14 Sep 2021 14:46:34 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-09-15 20:49:43.091709
Title: Tuna-AI: tuna biomass estimation with Machine Learning models trained on oceanography and echosounder FAD data
Title（参考訳）: Tuna-AI:海洋学と超音波FADデータに基づく機械学習モデルによるマグロバイオマス推定
Authors: Daniel Precioso, Manuel Navarro-Garc\'ia, Kathryn Gavira-O'Neill, Alberto Torres-Barr\'an, David Gordo, Victor Gallego-Alcal\'a, David G\'omez-Ullate
Abstract要約: 本研究では,マグロのバイオマスを所定のブイ下で予測する機械学習モデルであるTuna-AIを開発した。我々は,AGACマグロ漁船が報告したマグロ漁船に5000以上のイベントを投入した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Echo-sounder data registered by buoys attached to drifting FADs provide a very valuablesource of information on populations of tuna and their behaviour. This value increases whenthese data are supplemented with oceanographic data coming from CMEMS. We use thesesources to develop Tuna-AI, a Machine Learning model aimed at predicting tuna biomassunder a given buoy, which uses a 3-day window of echo-sounder data to capture the dailyspatio-temporal patterns characteristic of tuna schools. As the supervised signal for training,we employ more than5000set events with their corresponding tuna catch reported by theAGAC tuna purse seine fleet.
Abstract（参考訳）: 漂流FADに付加されたブイによって登録されたエコーソーダデータはマグロの個体群とその行動に関する貴重な情報を提供する。これらのデータをCMEMSから得られた海洋データで補うと、この値が増加する。我々はこれらの情報源を用いて、マグロ流の日時パターンを3日間のエコーソーダデータを用いて捉え、マグロのバイオマス化を予測する機械学習モデルであるマグロAIを開発した。トレーニングの指導的信号として,AGACマグロシーヌ艦隊が報告したマグロ捕獲と合わせて5000件以上のイベントを用いる。

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