У світовій рибній промисловості зайнято приблизно 27 мільйонів людей. Ця робоча сила, переважно з країн, що розвиваються, погоджується на суворі умови праці, але отримує лише мінімальну заробітну плату. Мігранти часто позбавляються навіть мінімальної заробітної плати та страждають від фізичного та психологічного насильства.
У 2016 році міжнародне інформаційне агентство Associated Press розкрило масштаби сучасного рабства та порушень прав людини на морі. 18-місячне розслідування призвело до звільнення 2000 «рабів» у Південно-Східній Азії, деяких з яких утримували в клітках та піддавали регулярним тортурам.
Відтоді урядові установи, торговельні організації та неурядові організації по всьому світу співпрацюють у боротьбі зі злочинністю в цій сфері. Сьогодні сучасні технології починають відігравати центральну роль у виявленні правопорушників.
GPS-позиціонування та приймачі на борту судна.
Некомерційна організація SkyTruth підтримала розслідування Associated Press щодо «морського рабства». Їхньою технологічною основою є система автоматичної ідентифікації (AIS) – система моніторингу, встановлена на всіх пасажирських суднах водотоннажністю понад 300 тонн, що курсують на міжнародних маршрутах, та вантажних суднах водотоннажністю понад 500 тонн.
Наразі понад 200 000 суден регулярно передають своє місцезнаходження за допомогою транспондерів – радіосигнальних пристроїв. У 2016 році SkyTruth запустила Global Fishing Watch – веб-сайт, присвячений відстеженню цих транспондерів для створення першої у світі глобальної карти комерційного рибальства. Global Fishing Watch – це безкоштовна програма, доступна для всіх користувачів.
Ця платформа працює, аналізуючи інформацію з AIS – головним чином дані GPS про місцезнаходження судна. Користувачі можуть дізнатися, як і куди рухається судно, визначити, як довго воно перебуває в морі, і чи передає воно дані про себе – тобто чи є воно прозорою ланкою в рибній галузі. Якщо дані відсутні або виглядають підозрілими, спостерігачі запустять механізми для перевірки судна.
Супутниковий моніторинг та штучний інтелект
Ще до того, як супутникові засоби стали широко доступними, спостерігачка за торгівлею людьми та активістка Валері Фарабі стежила за поведінкою судів через відкриті джерела та звіти неурядових організацій . Вона регулярно перевіряла новинні видання Південно-Східної Азії на наявність новин про порушення прав людини в морі. «Я шукала судна, які працювали занадто довго, ловили рибу поблизу охоронюваних територій або територій, куди їм не дозволялося заходити», – сказала Валері Фарабі.
Валері Фарабі зазначила, що ці характеристики часто з'являлися на суднах, звинувачених у примусовій праці та незаконному рибальстві. Тут робітники часто перебували у вразливому становищі та відчайдушно шукали роботу, щоб утримувати свої сім'ї.
У той час Гевін Макдональд, спеціаліст з обробки даних з Каліфорнійського університету, також намагався виявити підозрілу поведінку таких рибальських суден. Він помітив, що рибальські човни у віддалених, ізольованих водах заробляли підозріло великі суми грошей.
Гевін Макдональд сказав: «З огляду на види товарів, які вони виловлюють, скільки вони платять екіпажу та які експлуатаційні витрати, вони навряд чи отримують такий великий прибуток». Він припустив, що примусова праця дозволила цим суднам отримати доступ до нових, дешевших риболовних угідь, оскільки прибережні риболовецькі шляхи висохли, і там не залишилося нічого ловити.
Валері Фарабі допомогла Гевіну Макдональду ідентифікувати човни, вилучені за порушення прав людини. Аналізуючи поведінку 23 суден у базі даних Global Fishing Watch, Гевін Макдональд виявив 27 різних типів злочинної поведінки. Наприклад, такі судна проводили в морі більше часу, ніж інші, використовували потужніші двигуни, уникали портів, ловили рибу довше та здійснювали рідші рейси. Періоди часу без сигналів AIS від цих суден також перевищували дозволені межі.
Потім Гевін Макдональд використав прогнозне моделювання для виявлення закономірностей у даних та застосував технологію машинного навчання для виявлення інших морських злочинів. Він виявив небезпечну поведінку у 26% з 16 000 риболовецьких суден у базі даних Global Fishing Watch. На цих суднах працює від 57 000 до 100 000 працівників, багато з яких можуть бути жертвами примусової праці.
Супутникове зображення
Пол Аллен, пристрасний ентузіаст вітрильного спорту, любитель океану, філантроп і мільярдер, багато років займається вирішенням складних морських проблем. Його програма Vulcan Skylight дозволяє ідентифікувати «чорні» судна, які не передають сигнали AIS, за допомогою супутникових знімків. Ці зображення фіксують рибальські судна поблизу морських охоронних зон або судна, що заправляють рибальські човни.
Норвезька компанія Trygg Mat Tracking використовує супутникові знімки для відстеження порушників, які змінюють назви та прапори на своїх суднах.
Роль супутникових знімків у виявленні «чорних» рибальських флотів також була продемонстрована в дослідженні вод між Південною Кореєю, Японією та Росією, проведеному Global Fishing Watch.
Супутникові знімки Planet's Dove та SkySat показують, що між 2017 і 2019 роками понад 1500 суден незаконно виловили понад 160 000 тонн кальмарів у Тихому океані на суму понад 440 мільйонів доларів. Це призвело до зменшення запасів кальмарів у регіоні на 80% порівняно з 2003 роком.
Global Fishing Watch пояснює це посиленням супутникового спостереження та впливом пандемії Covid-19. Аналогічні зусилля проводяться в Росії. Для ефективнішого моніторингу вітчизняного рибальства російська компанія Sitronics Group планує запустити 70 супутників, оснащених приймачами AIS, до 2025 року.
(за даними РБК)
Джерело
![[Фото] Прем'єр-міністр Ле Мінь Хунг головує на тематичній сесії, присвяченій сприянню розвитку науки, технологій та інновацій.](https://vphoto.vietnam.vn/thumb/1200x675/vietnam/resource/IMAGE/2026/06/23/1782207872934_ndo_br_dsc-1724-jpg.webp)
