De personalul AI Trends
Crescătorii de pește din Norvegia folosesc modele de inteligență artificială concepute pentru a reduce costurile și pentru a îmbunătăți eficiența eforturilor lor de a crește somon, unul dintre exporturile majore ale țării, datorită eforturilor laboratorului norvegian Open AI.
Eforturile fac parte dintr-o tendință în creștere de a aplica automatizarea AI acvaculturii, care este creșterea peștilor, crustaceelor, moluștelor, plantelor acvatice, algelor și altor organisme.
Modelele AI sunt concepute pentru a optimiza hrănirea, a menține peștii curați și sănătoși și pentru a ajuta companiile să ia decizii mai bune cu privire la operațiunile din fermă, potrivit unui cont din WSJ Pro. Laboratorul Norwegian Open AI este condus de un operator de telecomunicații norvegian Telenor AS A, care, împreună cu alte companii, oferă servicii tehnologice, cum ar fi testarea conectivității mobile 5G, fermelor de somon.
Exporturile de somon în 2019 au totalizat aproximativ 11.3 miliarde de dolari, potrivit Consiliului Norvegian pentru fructe de mare. Reprezentând pescuitul și industriile piscicole, grupul comercial a raportat că exporturile de pește au crescut cu aproximativ un procent între ianuarie și august 2020.
Sub presiunea de a îmbunătăți standardele de mediu și de a reduce deșeurile, industria a lucrat cu companii de tehnologie pentru a începe să ofere instrumente AI fermelor piscicole din Norvegia.
De exemplu, Alfabet Inițiativa Tidal Inc. este în parteneriat cu o companie de fructe de mare mowi AS A pentru a utiliza AI pentru a analiza și monitoriza peștii și condițiile de mediu. Microsoft, Firma elvețiană de inginerie Abb. Ltd. și operatorul de fermă piscicolă Norway Royal Salmon ASA pilotează o soluție AI pentru a urmări de la distanță populațiile de pești. Și IBM a creat un instrument de învățare automată care prezice focare de păduchi de mare, care sunt paraziți care amenință peștii de crescătorie.
Laboratorul norvegian Open AI și-a bazat inițiativele AI pe rețele neuronale, care învață pe baza unor seturi mari de date de antrenament și pe un tip de AI cunoscut sub numele de „învățare automată mică”, care include hardware și software capabil să realizeze date senzorilor de pe dispozitiv. analitice la putere extrem de scăzută.
Una dintre aplicațiile rețelei neuronale este concepută pentru a ajuta lucrătorii din fermele de pește să înțeleagă comportamentul de hrănire a somonului. Acesta analizează datele de la camerele subacvatice pentru a determina schimbări de comportament care semnalează că peștii nu mai sunt foame, potrivit Bjørn. Taale Sandberg, șeful Telenor Research. Aproximativ 40% din costul pisciculturii este în hrana pentru animale.
Compania dezvoltă, de asemenea, computere mici care ar putea rămâne la fața locului la o fermă piscicolă și, în cele din urmă, să ia decizii automat pe baza a ceea ce detectează camerele. Calculatoarele folosesc „învățare automată mică”, care poate fi utilă în special pentru fermele de pește aflate la distanță, unde rețelele de internet ar putea să nu fie puternice. Sistemul ar putea automatiza unele decizii fără a se conecta la țărm, reducând munca manuală necesară pentru monitorizarea fermei.
„În ocean sau într-un fiord sălbatic, vrei să eviți de câte ori vizitezi ferma pentru a verifica dacă există probleme”, a spus Sandberg.
Oportunitate pentru AI în acvacultură care atrage startup-uri
Tendința de creștere a aplicării inteligenței artificiale în acvacultură a atras unele firme startup care văd o oportunitate, așa cum se subliniază într-un relat recent de la Situl Peștilor.
De exemplu, Observați tehnologiile se oferă să urmărească modele măsurabile atunci când stocurile se hrănesc. Scopul lor este de a oferi fermierilor îndrumări empirice și obiective cu privire la cât de mult să hrănească. Sistemul adună date din surse, inclusiv senzori, camere și acustică, apoi extrage informații relevante pentru algoritmii săi și trimite alerte fermierilor pentru când să crească sau să scadă hrana. Software-ul învață pe măsură ce trece, devenind mai inteligent în timp și poate fi operat de la distanță.
Un alt jucător a sunat eFishery a dezvoltat un sistem care utilizează senzori pentru a detecta nivelul foametei la creveți și pești, controlând dozatoarele care eliberează cantitățile potrivite de hrană; compania susține că acest lucru poate reduce costurile cu furajele cu până la 21%. Fondată în 2013, compania are sediul în Indonezia.
În altă parte, firmă de tehnologie de acvacultură din Japonia și Singapore Celula Umitron oferă un hrănitor inteligent care poate fi controlat de la distanță. „Fermierii primesc sfaturi de luare a deciziilor bazate pe date pentru a optimiza programele de hrănire. Acest lucru reduce risipa, îmbunătățește atât profitabilitatea, cât și sustenabilitatea, oferind în același timp utilizatorilor un echilibru mai bun între viața profesională și viața privată, eliminând nevoia de a fi în apă în condiții periculoase”, a declarat managerul de produs Umitron Andy Davison.
Printre proiectele sale recente, Umitron conduce un proiect de dezvoltare a unei platforme de date pentru creșterea creveților în regiunea ASEAN prin utilizarea tehnologiilor IoT și AI. Proiectul își propune să îmbunătățească productivitatea crescătorii de creveți și condițiile de muncă, conservând în același timp mediul natural.
De asemenea, compania a anunțat recent aplicația mobilă Pulse pentru utilizatorii de Android, pentru a oferi o hartă oceanică de înaltă rezoluție a parametrilor critici de mediu, cum ar fi temperatura apei, clorofila, oxigenul dizolvat, salinitatea și înălțimea valurilor.
Startup XpertSea se concentrează privind optimizarea economiei recoltării, pe care majoritatea fermierilor o evaluează pe baza unor presupuneri educate. Produsul companiei folosește viziunea computerizată și IA pentru a calcula creșterea creveților, ajutând fermierii să prezică perioadele de recoltare cele mai profitabile. Tehnicile de învățare profundă sunt utilizate pentru a identifica intervalele de timp prin utilizarea continuă a învățării automate pe datele ciclului istoric de creștere.
„Al companiei Platformă de creștere furnizează software de management online care utilizează AI pentru a capta, ingera, stoca și procesa date de teren pentru a oferi fermierilor și experților din industrie informații acționabile, bazate pe date pe tot parcursul ciclului de producție”, a declarat Valérie Robitaille, CEO al XpertSea. „Această platformă este folosită de fermieri, dar și de întreprinderile de furaje, sănătate, genetică și certificare pentru a oferi fermierilor servicii bazate pe date.”
O altă parte a produsului, XperCount, colectează date critice despre animale utilizând camere și învățarea automată, care sunt aplicate pentru a număra, mări și cântări animalele în câteva secunde.
Compania raportează că a trecut 600 de fermieri și alți clienți, iar în ultimul an a procesat peste 2.3 miliarde de puncte de date despre animale și a optimizat performanța a 6,000 de culturi.
Se fac progrese în automatizarea acvaculturii pentru a produce mai multe fructe de mare pentru a hrăni populația mondială, în același timp cu amprenta de mediu a operațiunilor.
Citiți articolele sursă din WSJ Pro și Situl Peștilor.
