A cura di AI Trends Staff
Gli allevatori di pesce in Norvegia utilizzano modelli di intelligenza artificiale progettati per ridurre i costi e migliorare l'efficienza dei loro sforzi per allevare il salmone, una delle principali esportazioni del paese, grazie agli sforzi del Norwegian Open AI Lab.
Gli sforzi fanno parte di una tendenza crescente per applicare l'automazione dell'IA all'acquacoltura, che è l'allevamento di pesci, crostacei, molluschi, piante acquatiche, alghe e altri organismi.
I modelli di intelligenza artificiale sono progettati per ottimizzare l'alimentazione, mantenere il pesce pulito e sano e aiutare le aziende a prendere decisioni migliori riguardo alle operazioni di allevamento, secondo un account in WSJ Pro. Il Norwegian Open AI Lab è gestito dal vettore di telecomunicazioni norvegese Telenor AS A, che insieme ad altre società, fornisce servizi tecnologici come il test della connettività mobile 5G, agli allevamenti di salmoni.
Le esportazioni di salmone nel 2019 hanno raggiunto circa 11.3 miliardi di dollari, secondo il Norwegian Seafood Council. Rappresentando la pesca e le industrie di allevamento ittico, il gruppo commerciale ha riferito che le esportazioni di pesce sono aumentate di circa l'2020% tra gennaio e agosto XNUMX.
Sotto pressione per migliorare gli standard ambientali e ridurre gli sprechi, l'industria ha collaborato con le aziende tecnologiche per iniziare a fornire strumenti di intelligenza artificiale agli allevamenti ittici norvegesi.
Per esempio, Alfabeto L'iniziativa Tidal di Inc. sta collaborando con un'azienda di pesce Parla AS A per utilizzare l'IA per analizzare e monitorare i pesci e le condizioni ambientali. Microsoft, Studio di ingegneria svizzero FIGURA Ltd. e l'operatore di allevamento ittico Norway Royal Salmon ASA stanno sperimentando una soluzione AI per monitorare a distanza le popolazioni ittiche. E IBM ha creato uno strumento di apprendimento automatico che prevede le epidemie di pidocchi di mare, che sono parassiti che minacciano i pesci d'allevamento.
Il Norwegian Open AI Lab ha basato le sue iniziative di IA su reti neurali, che apprendono sulla base di grandi set di dati di addestramento, e un tipo di AI noto come "tiny machine learning", che comprende hardware e software in grado di eseguire dati di sensori sul dispositivo analisi a bassissima potenza.
Una delle applicazioni della rete neurale è progettata per aiutare i lavoratori dell'allevamento ittico a comprendere il comportamento alimentare del salmone. Secondo Bjørn, analizza i dati delle telecamere subacquee per determinare i cambiamenti di comportamento che segnalano che i pesci non hanno più fame Tale Sandberg, capo della ricerca Telenor. Circa il 40% del costo della piscicoltura è rappresentato dai mangimi.
L'azienda sta inoltre sviluppando piccoli computer che potrebbero rimanere sul posto in un allevamento ittico e alla fine prendere decisioni automaticamente in base a ciò che le telecamere rilevano. I computer utilizzano un "minuscolo apprendimento automatico", che può essere particolarmente utile per gli allevamenti ittici remoti in cui le reti Internet potrebbero non essere forti. Il sistema potrebbe automatizzare alcune decisioni senza connettersi alla riva, riducendo il lavoro manuale necessario per monitorare l'azienda.
"Nell'oceano o in un fiordo selvaggio, si desidera evitare il numero di volte in cui si visita la fattoria per verificare la presenza di problemi", ha affermato Sandberg.
Opportunità per l'IA nell'acquacoltura che attira le startup
La tendenza all'aumento dell'applicazione dell'IA all'acquacoltura ha attratto alcune startup che vedono un'opportunità, come delineato in un recente resoconto di Il sito di pesce.
Per esempio, Osserva le tecnologie offrire di monitorare modelli misurabili quando le scorte stanno alimentando. Il loro obiettivo è fornire agli agricoltori una guida empirica e oggettiva su quanto nutrire. Il sistema aggrega i dati da fonti tra cui sensori, telecamere e acustica, quindi estrae le informazioni rilevanti per i suoi algoritmi e invia avvisi agli agricoltori per quando aumentare o diminuire l'alimentazione. Il software impara man mano che procede, diventando più intelligente nel tempo e può essere gestito da remoto.
Un altro giocatore ha chiamato pesca elettronica ha sviluppato un sistema che utilizza sensori per rilevare i livelli di fame in gamberetti e pesci, controllando distributori che rilasciano le giuste quantità di cibo; l'azienda afferma che questo può ridurre i costi di alimentazione fino al 21%. Fondata nel 2013, l'azienda ha sede in Indonesia.
Altrove, azienda di tecnologia dell'acquacoltura giapponese e singaporiana Cellula di Umitron offre una mangiatoia per pesci intelligente che può essere controllata a distanza. “Gli allevatori ricevono consigli decisionali basati sui dati per ottimizzare i programmi di alimentazione. Ciò riduce gli sprechi, migliora sia la redditività che la sostenibilità, offrendo agli utenti un migliore equilibrio tra lavoro e vita privata eliminando la necessità di essere fuori in acqua in condizioni pericolose ", ha dichiarato Andy Davison, product manager di Umitron.
Tra i suoi progetti recenti, Umitron sta conducendo un progetto per sviluppare una piattaforma di dati per l'allevamento di gamberetti nella regione ASEAN utilizzando tecnologie IoT e AI. Il progetto mira a migliorare la produttività dell'allevamento di gamberetti e le condizioni di lavoro preservando l'ambiente naturale.
La società ha anche recentemente annunciato l'applicazione mobile Pulse per gli utenti Android, per fornire una mappa oceanica ad alta risoluzione di parametri ambientali critici come la temperatura dell'acqua, la clorofilla, l'ossigeno disciolto, la salinità e l'altezza delle onde.
Startup XpertSea si concentra sull'ottimizzazione dell'economia del raccolto, che la maggior parte degli agricoltori valuta sulla base di ipotesi plausibili. Il prodotto dell'azienda utilizza la visione artificiale e l'intelligenza artificiale per calcolare la crescita dei gamberetti, aiutando gli agricoltori a prevedere i periodi di raccolta più redditizi. Le tecniche di deep learning vengono utilizzate per individuare i tempi utilizzando continuamente l'apprendimento automatico sui dati storici del ciclo di crescita.
“L'azienda Piattaforma di crescita fornisce software di gestione online che utilizza l'intelligenza artificiale per acquisire, acquisire, archiviare ed elaborare i dati sul campo per fornire agli agricoltori e agli esperti del settore intuizioni fruibili e basate sui dati durante l'intero ciclo di produzione ", ha affermato Valérie Robitaille, CEO di Xpert Sea. "Questa piattaforma viene utilizzata dagli agricoltori ma anche dalle imprese di alimentazione, salute, genetica e certificazione per fornire servizi basati sui dati agli agricoltori".
Un'altra parte del prodotto, XperCount, raccoglie i dati critici sugli animali utilizzando telecamere e l'apprendimento automatico che viene applicato per contare, dimensionare e pesare gli animali in pochi secondi.
L'azienda riferisce di aver finito 600 agricoltori e altri clienti e nell'ultimo anno ha elaborato oltre 2.3 miliardi di punti di dati sugli animali e ottimizzato le prestazioni di 6,000 colture.
Si stanno compiendo passi avanti nell'automazione dell'acquacoltura per produrre più frutti di mare per nutrire la popolazione mondiale pur mantenendo l'impronta ambientale delle operazioni.
Leggi gli articoli di origine in WSJ Pro ed Il sito di pesce.
