Par le personnel d'IA Trends
Les pisciculteurs norvégiens utilisent des modèles d'IA conçus pour réduire les coûts et améliorer l'efficacité de leurs efforts d'élevage de saumon, l'une des principales exportations du pays, grâce aux efforts du Norwegian Open AI Lab.
Les efforts font partie d'une tendance croissante à appliquer l'automatisation de l'IA à l'aquaculture, qui est l'élevage de poissons, crustacés, mollusques, plantes aquatiques, algues et autres organismes.
Les modèles d'IA sont conçus pour optimiser l'alimentation, garder les poissons propres et en bonne santé et aider les entreprises à prendre de meilleures décisions concernant les opérations agricoles, selon un compte rendu dans WSJPro. Le Norwegian Open AI Lab est géré par un opérateur de télécommunications norvégien Telenor AS A, qui, avec d'autres entreprises, fournit des services technologiques tels que des tests de connectivité mobile 5G, aux fermes salmonicoles.
Les exportations de saumon en 2019 ont totalisé quelque 11.3 milliards de dollars, selon le Norwegian Seafood Council. Représentant les industries de la pêche et des fermes piscicoles, le groupe de commerce a signalé que les exportations de poisson ont augmenté d'environ 2020 pour cent entre janvier et août XNUMX.
Sous la pression d'améliorer les normes environnementales et de réduire les déchets, l'industrie a travaillé avec des entreprises technologiques pour commencer à fournir des outils d'IA aux fermes piscicoles norvégiennes.
Par exemple, Alphabet L'initiative Tidal Inc. s'associe à une entreprise de fruits de mer mowi AS A pour utiliser l'IA pour analyser et surveiller les poissons et les conditions environnementales. Microsoft, Bureau d'études suisse FIGUE Ltd. et l'opérateur de la ferme piscicole Norway Royal Salmon ASA testent une solution d'IA pour suivre à distance les populations de poissons. Et IBM a créé un outil d'apprentissage automatique qui prédit les épidémies de poux du poisson, qui sont des parasites qui menacent les poissons d'élevage.
Le Norwegian Open AI Lab a basé ses initiatives d'IA sur des réseaux de neurones, qui apprennent sur la base de grands ensembles de données d'entraînement, et sur un type d'IA connu sous le nom de «petit apprentissage automatique», qui englobe du matériel et des logiciels capables d'exécuter des données de capteurs sur l'appareil. analytiques à très faible puissance.
L'une des applications de réseau neuronal est conçue pour aider les travailleurs de la pisciculture à comprendre le comportement alimentaire du saumon. Il analyse les données des caméras sous-marines pour déterminer les changements de comportement qui signalent que les poissons n'ont plus faim, selon Bjørn Taale Sandberg, responsable de Telenor Research. Environ 40% du coût de la pisciculture concerne les aliments pour animaux.
L'entreprise développe également de petits ordinateurs qui pourraient rester sur place dans une ferme piscicole et éventuellement prendre des décisions automatiquement en fonction de ce que les caméras détectent. Les ordinateurs utilisent un «petit apprentissage automatique», ce qui peut être particulièrement utile pour les piscicultures éloignées où les réseaux Internet peuvent ne pas être puissants. Le système pourrait automatiser certaines décisions sans se connecter à la rive, réduisant ainsi le travail manuel nécessaire pour surveiller la ferme.
«Dans l'océan ou dans un fjord sauvage, vous voulez éviter le nombre de fois que vous visitez la ferme pour vérifier les problèmes», a déclaré Sandberg.
Opportunité pour l'IA dans l'aquaculture d'attirer les startups
La tendance à l'application accrue de l'IA à l'aquaculture a attiré certaines entreprises en démarrage qui voient une opportunité, comme indiqué dans un récent compte rendu de Le site du poisson.
Par exemple, Observer les technologies offrent de suivre des modèles mesurables lorsque les stocks s'alimentent. Leur objectif est de fournir aux agriculteurs des conseils empiriques et objectifs sur la quantité à nourrir. Le système agrège les données de sources telles que capteurs, caméras et acoustiques, puis extrait les informations pertinentes pour ses algorithmes et envoie des alertes aux agriculteurs pour savoir quand augmenter ou diminuer l'alimentation. Le logiciel apprend au fur et à mesure, devient plus intelligent au fil du temps et peut être utilisé à distance.
Un autre joueur a appelé ePêche a développé un système qui utilise des capteurs pour détecter les niveaux de faim chez les crevettes et les poissons, contrôlant les distributeurs qui libèrent les bonnes quantités de nourriture; l'entreprise affirme que cela peut réduire les coûts d'alimentation jusqu'à 21%. Fondée en 2013, l'entreprise est basée en Indonésie.
Ailleurs, entreprise de technologie aquacole japonaise et singapourienne Cellule Umitron offre une mangeoire à poisson intelligente qui peut être contrôlée à distance. «Les agriculteurs reçoivent des conseils décisionnels basés sur les données pour optimiser les horaires d'alimentation. Cela réduit les déchets, améliore à la fois la rentabilité et la durabilité tout en offrant aux utilisateurs un meilleur équilibre entre la vie professionnelle et la vie privée en éliminant le besoin d'être dans l'eau dans des conditions dangereuses », a déclaré Andy Davison, chef de produit d'Umitron.
Parmi ses projets récents, Umitron dirige un projet visant à développer une plate-forme de données pour l'élevage de crevettes dans la région de l'ASEAN en utilisant les technologies IoT et IA. Le projet vise à améliorer la productivité et les conditions de travail de l'élevage de crevettes tout en préservant l'environnement naturel.
La société a également récemment annoncé l'application mobile Pulse pour les utilisateurs d'Android, afin de fournir une carte océanique haute résolution des paramètres environnementaux critiques tels que la température de l'eau, la chlorophylle, l'oxygène dissous, la salinité et la hauteur des vagues.
Démarrage XpertSea se concentre sur l'optimisation de l'économie de la récolte, que la plupart des agriculteurs évaluent sur la base de suppositions éclairées. Le produit de la société utilise la vision par ordinateur et l'IA pour calculer la croissance des crevettes, aidant les agriculteurs à prévoir les périodes de récolte les plus rentables. Les techniques d'apprentissage en profondeur sont utilisées pour déterminer les délais en utilisant en permanence l'apprentissage automatique sur les données historiques du cycle de croissance.
"De la société Plateforme de croissance fournit un logiciel de gestion en ligne qui utilise l'IA pour capturer, ingérer, stocker et traiter les données de terrain afin de donner aux agriculteurs et aux experts de l'industrie des informations exploitables et basées sur les données tout au long du cycle de production », a déclaré Valérie Robitaille, PDG de XpertSea. «Cette plateforme est utilisée par les agriculteurs, mais aussi par les entreprises d'alimentation, de santé, de génétique et de certification pour fournir des services basés sur les données aux agriculteurs.»
Une autre partie du produit, XperCount, recueille des données animales critiques en utilisant des caméras et l'apprentissage automatique qui est appliqué pour compter, dimensionner et peser les animaux en quelques secondes.
L'entreprise rapporte avoir plus 600 agriculteurs et autres clients, et au cours de l'année écoulée, a traité plus de 2.3 milliards de points de données animales et optimisé les performances de 6,000 XNUMX cultures.
Des progrès sont réalisés dans l'automatisation de l'aquaculture pour produire plus de fruits de mer pour nourrir la population mondiale tout en respectant l'empreinte environnementale des opérations.
Lisez les articles sources dans WSJPro et Le site du poisson.
