ゼファーネットのロゴ

養殖に適用されるAIは、効率の向上、より健康的な魚を目指しています 

日付:

養殖業者は、効率を上げるためにAIの使用を調査しています。 水産養殖におけるAIは、チャンスを見出している起業家も魅了しています。 (クレジット:ゲッティイメージズ) 

AIトレンドスタッフ別  

ノルウェーの養殖業者は、ノルウェーのOpen AI Labの努力のおかげで、コストを削減し、国の主要な輸出品のXNUMXつであるサケを育てる努力の効率を改善するように設計されたAIモデルを使用しています。 

この取り組みは、魚、甲殻類、軟体動物、水生植物、藻類、その他の生物の養殖である水産養殖にAI自動化を適用するという成長傾向の一部です。 

AIモデルは、給餌を最適化し、魚を清潔で健康に保ち、企業が農場運営に関してより良い意思決定を行うのに役立つように設計されています。 WSJプロ。 ノルウェーのOpenAI Labは、ノルウェーの通信事業者によって運営されています Telenor社 AS Aは、他の企業とともに、5Gモバイル接続のテストなどのテクノロジーサービスをサケ養殖場に提供しています。 

ノルウェー海産局によると、2019年のサケの輸出総額は約11.3億ドルでした。 漁業と養魚業を代表する貿易グループは、2020年XNUMX月からXNUMX月の間に魚の輸出が約XNUMXパーセント増加したと報告しました。 

環境基準を改善し、廃棄物を削減するというプレッシャーの下で、業界はテクノロジー企業と協力して、ノルウェーの養魚場にAIツールの提供を開始しています。  

たとえば、 アルファベット Inc.のTidalイニシアチブはシーフード会社と提携しています モウイ AS Aは、AIを使用して魚や環境条件を分析および監視します。 マイクロソフト、 スイスのエンジニアリング会社  Ltd.と養魚場オペレーターのNorwayRoyal Salmon ASAは、魚の個体数をリモートで追跡するためのAIソリューションを試験運用しています。 また、IBMは、養殖魚を脅かす寄生虫であるウオジラミの発生を予測する機械学習ツールを作成しました。 

ノルウェーのOpenAI Labは、AIイニシアチブを、大量のトレーニングデータに基づいて学習するニューラルネットワークと、デバイス上のセンサーデータを実行できるハードウェアとソフトウェアを含む「小さな機械学習」と呼ばれるタイプのAIに基づいています。非常に低い電力での分析。 

Telenor Researchの責任者、BjørnTaaleSandberg

ニューラルネットワークアプリケーションのXNUMXつは、養魚場の労働者がサケの摂食行動を理解するのに役立つように設計されています。 ビョルンによれば、水中カメラからのデータを分析して、魚が空腹ではなくなったことを示す行動の変化を判断します。 タール TelenorResearchの責任者であるSandberg。 養殖費の約40%は飼料です。 

同社はまた、養魚場の敷地内にとどまり、最終的にはカメラが検出したものに基づいて自動的に決定を下すことができる小型コンピューターを開発しています。 コンピューターは「小さな機械学習」を使用します。これは、インターネットネットワークが強力でない可能性がある遠隔地の養魚場で特に役立ちます。 このシステムは、岸に接続せずにいくつかの決定を自動化できるため、農場の監視に必要な手作業を減らすことができます。 

「海や野生のフィヨルドでは、問題をチェックするために農場を訪れる回数を避けたいと考えています」とサンドバーグ氏は述べています。 

スタートアップを引き付ける水産養殖におけるAIの機会 

AIの水産養殖への適用が増える傾向にあることから、最近の報告で概説されているように、チャンスを見出している新興企業が集まっています。 魚のサイト.  

たとえば、 テクノロジーを観察する 資源が供給されているときに測定可能なパターンを追跡することを提案します。 彼らの目標は、農家にどれだけの餌を与えるかについての経験的かつ客観的なガイダンスを提供することです。 このシステムは、センサー、カメラ、音響などのソースからデータを集約し、アルゴリズムに関連する情報を抽出して、給餌を増減するタイミングについて農家にアラートを送信します。 ソフトウェアは学習を進め、時間の経過とともにスマートになり、リモートで操作できます。 

別のプレイヤーが 電子漁業 センサーを使用してエビと魚の空腹レベルを検出し、適切な量の食物を放出するディスペンサーを制御するシステムを開発しました。 同社は、これにより飼料コストを最大21%削減できると主張しています。 2013年に設立された同社は、インドネシアを拠点としています。  

他の場所では、日本とシンガポールの養殖技術会社 ウミトロンセル リモートで制御できるスマートフィッシュフィーダーを提供します。 「農家には、給餌スケジュールを最適化するためのデータ主導の意思決定アドバイスが提供されます。 これにより、無駄が減り、収益性と持続可能性の両方が向上すると同時に、危険な状況で水中に出かける必要がなくなるため、ワークライフバランスが向上します」とUmitronの製品マネージャーであるAndyDavison氏は述べています。 

最近のプロジェクトの中で、 うみトロン は、IoTとAI技術を使用して、ASEAN地域のエビ養殖用のデータプラットフォームを開発するプロジェクトを主導しています。 このプロジェクトは、自然環境を保護しながら、エビ養殖の生産性と労働条件を改善することを目的としています。   

同社は最近、Androidユーザー向けのPulseモバイルアプリケーションを発表しました。これは、水温、クロロフィル、溶存酸素、塩分、波高などの重要な環境パラメーターの高解像度の海洋マップを提供します。  

スタートアップ XpertSeaの焦点 ほとんどの農民が知識に基づいた推測に基づいて評価する収穫の経済学の最適化について。 同社の製品は、コンピュータービジョンとAIを使用してエビの成長を計算し、農家が最も収益性の高い収穫期間を予測するのに役立ちます。 ディープラーニング手法は、過去の成長サイクルデータで機械学習を継続的に使用することにより、時間枠を特定するために使用されます。  

XpertSea、CEO、ValérieRobitaille

「会社の 成長プラットフォーム AIを使用してフィールドデータをキャプチャ、取り込み、保存、処理するオンライン管理ソフトウェアを提供し、生産サイクル全体を通じて農家や業界の専門家に実用的なデータ主導の洞察を提供します」と、のCEOであるValérieRobitailleは述べています。 エキスパートシー。 「このプラットフォームは、農家だけでなく、飼料、健康、遺伝学、認証の企業でも使用され、農家にデータ駆動型サービスを提供しています。」 

製品の別の部分、 XperCountは、カメラと機械学習を使用して重要な動物データを収集します。機械学習は、動物の数、サイズ、重量を数秒で測定します。 

同社は 600人の農家やその他の顧客が、過去2.3年間で6,000億を超える動物データポイントを処理し、XNUMXの作物のパフォーマンスを最適化しました。 

操業の環境フットプリントを維持しながら、世界の人口を養うためにより多くのシーフードを生産するために、水産養殖の自動化が進んでいます。 

のソース記事を読む WSJプロ & 魚のサイト. 

出典:https://www.aitrends.com/ai-and-business-strategy/ai-applied-to-aquaculture-aims-for-improved-efficiency-healthier-fish/

スポット画像

最新のインテリジェンス

スポット画像