על ידי צוות מגמות AI
מגדלי דגים בנורבגיה משתמשים במודלים של בינה מלאכותית שנועדו לצמצם עלויות ולשפר את יעילות המאמצים שלהם לגדל סלמון, אחד מיצוא היצוא הגדולים של המדינה, הודות למאמצים של מעבדת הבינה המלאכותית הנורבגית הפתוחה.
המאמצים הם חלק ממגמה גוברת ליישם אוטומציה של בינה מלאכותית בחקלאות ימית, שהיא גידול של דגים, סרטנים, רכיכות, צמחי מים, אצות ואורגניזמים אחרים.
דגמי הבינה המלאכותית נועדו לייעל את ההאכלה, לשמור על ניקיון הדגים ובריאים ולעזור לחברות לקבל החלטות טובות יותר לגבי פעילות החווה, על פי דיווח ב- WSJ Pro. מעבדת הבינה המלאכותית הפתוחה של Norwegian מנוהלת על ידי ספקית התקשורת הנורבגית טלנור AS A, שיחד עם חברות אחרות, מספקת שירותים טכנולוגיים כגון בדיקת קישוריות 5G, לחוות סלמון.
יצוא הסלמון בשנת 2019 הסתכם בכ-11.3 מיליארד דולר, לפי מועצת פירות הים הנורבגית. קבוצת הסחר, המייצגת תעשיות דיג וחוות דגים, דיווחה כי יצוא הדגים גדל באחוז אחד בין ינואר לאוגוסט 2020.
תחת לחץ לשפר את הסטנדרטים הסביבתיים ולהפחית את הפסולת, התעשייה עבדה עם חברות טכנולוגיה כדי להתחיל לספק כלי בינה מלאכותית לחוות הדגים של נורבגיה.
לדוגמה, אלפבית יוזמת Tidal של Inc. משתפת פעולה עם חברת פירות ים מואי AS A להשתמש בבינה מלאכותית כדי לנתח ולנטר את תנאי הדגים והסביבה. מיקרוסופט, חברת הנדסה שוויצרית תאנה בע"מ ומפעילת חוות הדגים Norway Royal Salmon ASA מבצעות פיילוט בפתרון AI למעקב מרחוק אחר אוכלוסיות הדגים. ו-IBM יצרה כלי למידת מכונה שמנבא התפרצויות של כיני ים, שהם טפילים המאיימים על דגים חקלאיים.
מעבדת הבינה המלאכותית הפתוחה של Norwegian ביססה את יוזמות הבינה המלאכותית שלה על רשתות עצביות, הלומדים על סמך קבוצות גדולות של נתוני אימון, וסוג של בינה מלאכותית המכונה "למידת מכונה זעירה", המקיפה חומרה ותוכנה המסוגלים לבצע נתוני חיישנים במכשיר. אנליטיקה בהספק נמוך במיוחד.
אחד מיישומי הרשת העצבית נועד לעזור לעובדי חוות דגים להבין את התנהגות האכלת סלמון. הוא מנתח נתונים ממצלמות תת-מימיות כדי לקבוע שינויים בהתנהגות המאותתים שהדגים אינם רעבים עוד, לדברי Bjørn טאאלה סנדברג, ראש מחקר טלנור. כ-40% מהעלות של גידול דגים הוא במזון.
החברה גם מפתחת מחשבים קטנים שיוכלו להישאר באתר בחוות דגים ובסופו של דבר לקבל החלטות באופן אוטומטי על סמך מה שמצלמות מזהות. המחשבים משתמשים ב"למידת מכונה זעירה", שיכולה להיות שימושית במיוחד עבור חוות דגים מרוחקות שבהן ייתכן שרשתות האינטרנט אינן חזקות. המערכת יכולה להפוך החלטות לאוטומטיות מבלי להתחבר לחוף, ולצמצם את העבודה הידנית הנדרשת לניטור החווה.
"באוקיאנוס או בפיורד פראי, אתה רוצה להימנע ממספר הפעמים שאתה מבקר בחווה כדי לבדוק בעיות", קבע סנדברג.
הזדמנות לבינה מלאכותית בחקלאות ימית מושכת סטארט-אפים
המגמה של הגדלת היישום לבינה מלאכותית לחקלאות ימית משכה כמה חברות סטארט-אפ שרואות הזדמנות, כפי שמתואר בחשבון שפורסם לאחרונה אתר הדגים.
לדוגמה, התבונן בטכנולוגיות מציע לעקוב אחר דפוסים מדידים כאשר מניות ניזונות. המטרה שלהם היא לספק לחקלאים הדרכה אמפירית ואובייקטיבית לגבי כמה להאכיל. המערכת אוספת נתונים ממקורות כולל חיישנים, מצלמות ואקוסטיקה, ואז מחלצת מידע רלוונטי עבור האלגוריתמים שלה, ושולחת התראות לחקלאים מתי להגדיל או להקטין את ההאכלה. התוכנה לומדת תוך כדי, הולכת ומתחכמת עם הזמן, וניתנת להפעלה מרחוק.
שחקן אחר התקשר eFishery פיתחה מערכת המשתמשת בחיישנים כדי לזהות רמות רעב בשרימפס ודגים, השולטת במכשירים המשחררים את הכמויות הנכונות של מזון; החברה טוענת שזה יכול להפחית את עלויות ההזנה בעד 21%. החברה נוסדה בשנת 2013, ובסיסה באינדונזיה.
במקומות אחרים, חברת טכנולוגיה לחקלאות ימית יפנית וסינגפורית תא Umitron מציעה מזין דגים חכם שניתן לשלוט בו מרחוק. "לחקלאים ניתנים עצות לקבלת החלטות מבוססות נתונים כדי לייעל את לוחות הזמנים של האכלה. זה מפחית את הפסולת, משפר הן את הרווחיות והן את הקיימות תוך שהוא מציע למשתמשים איזון טוב יותר בין עבודה לחיים על ידי ביטול הצורך להיות בחוץ למים בתנאים מסוכנים", אמר מנהל המוצר של Umitron, אנדי דייוויסון.
בין הפרויקטים האחרונים שלה, אומיטרון מובילה פרויקט לפיתוח פלטפורמת נתונים לגידול שרימפס באזור ASEAN על ידי שימוש בטכנולוגיות IoT ו-AI. הפרויקט נועד לשפר את הפריון ותנאי העבודה של גידול שרימפס תוך שמירה על הסביבה הטבעית.
החברה גם הכריזה לאחרונה על אפליקציית Pulse לנייד עבור משתמשי אנדרואיד, כדי לספק מפת אוקיינוס ברזולוציה גבוהה של פרמטרים סביבתיים קריטיים כמו טמפרטורת מים, כלורופיל, חמצן מומס, מליחות וגובה גלים.
אתחול XpertSea מתמקד על ייעול הכלכלה של הקטיף, שרוב החקלאים מודדים על סמך ניחושים מושכלים. המוצר של החברה משתמש בראיה ממוחשבת ובינה מלאכותית כדי לחשב את הצמיחה של שרימפס, ומסייע לחקלאים לחזות את תקופות הקציר הרווחיות ביותר. טכניקות למידה עמוקה משמשות לאיתור מסגרות זמן על ידי שימוש מתמשך של למידת מכונה על נתוני מחזור צמיחה היסטוריים.
"של החברה פלטפורמת צמיחה מספקת תוכנת ניהול מקוונת המשתמשת בבינה מלאכותית כדי ללכוד, להטמיע, לאחסן ולעבד נתוני שדה כדי לתת לחקלאים ולמומחים בתעשייה תובנות ניתנות לפעולה, מונעות נתונים לאורך כל מחזור הייצור", אמרה ולרי רובייטיל, מנכ"לית XpertSea. "פלטפורמה זו משמשת חקלאים אך גם חברות מזון, בריאות, גנטיקה והסמכה כדי לספק שירותים מונעי נתונים לחקלאים."
חלק נוסף של המוצר, XperCount, אוספת נתונים קריטיים של בעלי חיים על ידי שימוש במצלמות ולמידת מכונה המיושמת לספירה, גודל ושקילה של בעלי חיים בשניות.
החברה מדווחת שסיימה 600 חקלאים ולקוחות אחרים, ובשנה האחרונה עיבדו למעלה מ-2.3 מיליארד נקודות נתונים של בעלי חיים ומייעלו את הביצועים של 6,000 יבולים.
נעשים צעדים באוטומציה של חקלאות ימית כדי לייצר יותר מאכלי ים כדי להאכיל את אוכלוסיית העולם תוך מגורים בטביעת הרגל הסביבתית של הפעילות.
