Operational
FGI_env
Fungsi model
Membaca peluang habitat dasar ikan dari suhu permukaan laut, klorofil-a, dan salinitas.
Manfaat untuk nelayan
Memberi fondasi awal apakah kondisi laut secara biologis-fisik mendukung peluang ikan.
NELAYA-AI Model Registry
Peta Keluarga Model FGI vNext
NELAYA-AI bukan dibangun untuk menumpuk model demi terlihat canggih. Model, data, dan AI adalah alat bantu untuk memperkuat kedaulatan nelayan tradisional dalam membaca lautnya sendiri: lebih aman, lebih hemat, lebih bermartabat, dan lebih dekat dengan pengalaman laut yang nyata.
Operational
Sudah boleh tampil sebagai pembacaan utama dengan batas interpretasi yang jelas.
Shadow Model
Dihitung setiap hari, tetapi belum menggantikan model utama.
Lab / Research
Eksplorasi ilmiah untuk menguji pendekatan baru sebelum masuk operasional.
Guardrail
Pembatas keselamatan, regulasi, dan etika agar model tidak menyesatkan.
Validation Core
Data lapangan dan pengalaman nelayan untuk mengoreksi model.
Shadow Model
FGI Current-aware
Fungsi model
Menambahkan pengaruh arus permukaan ke pembacaan FGI dasar.
Manfaat untuk nelayan
Membantu membaca apakah arus hari ini cenderung mendukung atau melemahkan peluang operasi.
Lab / Shadow
Physics-informed FGI
Fungsi model
Membaca bathymetry, shelf-break, front, convergence, vorticity, dan confidence data.
Manfaat untuk nelayan
Menghubungkan FGI dengan struktur fisik laut agar tidak hanya bergantung pada variabel permukaan.
Lab / Shadow
LFI Alpha
Fungsi model
Membaca indikasi front dinamis dari konvergensi, shear, vorticity, dan gradien arus permukaan.
Manfaat untuk nelayan
Menemukan zona dinamika air yang mungkin mendukung agregasi plankton dan ikan kecil.
Shadow Model
FGI Lagrangian-aware
Fungsi model
Menggunakan LFI Alpha sebagai layer pendukung untuk FGI vNext.
Manfaat untuk nelayan
Membuat FGI mulai membaca struktur gerak air, bukan hanya kondisi habitat statis.
Lab / Shadow
Particle Drift Beta
Fungsi model
Mensimulasikan jejak partikel air virtual selama 24 jam menggunakan arus permukaan harian.
Manfaat untuk nelayan
Membaca arah transport massa air dan indikasi zona retensi relatif.
Shadow Model
Temporal Memory
Fungsi model
Membaca persistensi, stabilitas, dan memori sinyal beberapa hari.
Manfaat untuk nelayan
Membedakan sinyal laut yang hanya sesaat dari sinyal yang mulai stabil.
Decision Layer
Behavior Intelligence
Fungsi model
Membaca hotspot, zona perilaku ikan, dan indikasi operasi dari gabungan sinyal oseanografi.
Manfaat untuk nelayan
Membantu menerjemahkan kondisi laut menjadi insight perilaku dan peluang operasi.
Decision Fusion
Ocean Decision
Fungsi model
Menggabungkan peluang habitat, keselamatan, ekonomi, jarak, confidence, dan konteks operasi.
Manfaat untuk nelayan
Memberi arahan yang lebih manusiawi: mendukung, hati-hati, atau sebaiknya menunda.
Lab / Species Layer
Tuna Depth / Vertical Layer
Fungsi model
Membaca struktur vertikal suhu, salinitas, arus, dan kedalaman habitat spesies.
Manfaat untuk nelayan
Mendukung pembacaan spesies tertentu, terutama pelagis besar dan ikan yang sensitif terhadap kedalaman.
Guardrail
Legal AOI Guardrail
Fungsi model
Menjaga rekomendasi agar sesuai dengan ruang operasi, batas legal, dan keselamatan nelayan.
Manfaat untuk nelayan
Mencegah model mendorong nelayan kecil ke zona yang tidak sesuai kapasitas atau aturan.
Validation Core
Trip / Field Validation
Fungsi model
Mengoreksi model dengan data perjalanan, pengalaman nelayan, hasil tangkapan, dan observasi lapangan.
Manfaat untuk nelayan
Menjadikan NELAYA-AI belajar dari laut yang nyata dan dari pengetahuan nelayan sendiri.
Prinsip FGI vNext
FGI vNext bukan satu model tunggal. Ia adalah sistem musyawarah model: habitat, arus, fisika laut, front dinamis, particle drift, memori temporal, keselamatan, batas legal, dan validasi nelayan. Hasil akhirnya harus tetap sederhana: apakah laut mendukung, apakah aman, ke arah mana massa air bergerak, dan apa yang perlu diwaspadai.
Model tidak boleh menggantikan rasa laut nelayan. Model harus membantu nelayan membaca laut dengan lebih kuat, bukan membuat mereka tunduk pada angka yang belum teruji.
Arah berikutnya
- 1. Update halaman metodologi publik.
- 2. Bangun FGI vNext Summary endpoint.
- 3. Rapikan Mode Nelayan, Mode Kebijakan, dan Mode Lab.
- 4. Lanjutkan FTLE-lite dan ensemble explainable.
- 5. Kunci validasi dengan trip nelayan.