AI Trends Staff
Рыболовы в Норвегии используют модели искусственного интеллекта, предназначенные для сокращения затрат и повышения эффективности их усилий по выращиванию лосося, одного из основных экспортных товаров страны, благодаря усилиям Норвежской открытой лаборатории искусственного интеллекта.
Эти усилия являются частью растущей тенденции к применению автоматизации искусственного интеллекта в аквакультуре, то есть разведение рыбы, ракообразных, моллюсков, водных растений, водорослей и других организмов.
Модели искусственного интеллекта предназначены для оптимизации кормления, поддержания чистоты и здоровья рыб и помощи компаниям в принятии более эффективных решений в отношении хозяйственных операций, согласно аккаунту в ВСЖ Про. Норвежская Open AI Lab находится в ведении норвежского оператора связи. Telenor AS A, которая вместе с другими компаниями, предоставляет фермам лосося технологические услуги, такие как тестирование мобильной связи 5G.
По данным Норвежского совета по морепродуктам, экспорт лосося в 2019 году составил около 11.3 миллиарда долларов. Торговая группа, представляющая отрасли рыболовства и рыбоводства, сообщила, что экспорт рыбы увеличился примерно на один процент с января по август 2020 года.
Под давлением необходимости улучшить экологические стандарты и сократить количество отходов отрасль работает с технологическими компаниями, чтобы начать предоставлять инструменты искусственного интеллекта для рыбных хозяйств Норвегии.
Например, Алфавит Инициатива Tidal Inc. является партнером компании по производству морепродуктов. Моуи AS A использовать ИИ для анализа и мониторинга рыб и условий окружающей среды. Microsoft, Швейцарская инженерная фирма РИС Ltd. и оператор рыбной фермы Norway Royal Salmon ASA тестируют решение искусственного интеллекта для удаленного отслеживания популяций рыб. И IBM создала инструмент машинного обучения, который предсказывает вспышки морских вшей - паразитов, угрожающих выращиваемой рыбе.
Норвежская открытая лаборатория искусственного интеллекта основывает свои инициативы в области ИИ на нейронных сетях, которые обучаются на основе больших наборов обучающих данных, и на типе ИИ, известном как «крошечное машинное обучение», который включает в себя оборудование и программное обеспечение, способное обрабатывать данные датчиков на устройстве. аналитика на крайне низком уровне мощности.
Одно из приложений нейронной сети разработано, чтобы помочь работникам рыбоводных хозяйств понять, как кормится лосось. По словам Бьёрна, он анализирует данные с подводных камер, чтобы определить изменения в поведении, которые сигнализируют о том, что рыба больше не голодна. Таале Сандберг, глава Telenor Research. Около 40% затрат на выращивание рыбы приходится на корм.
Компания также разрабатывает небольшие компьютеры, которые могут оставаться на территории рыбной фермы и в конечном итоге автоматически принимать решения на основе того, что обнаруживают камеры. В компьютерах используется «крошечное машинное обучение», которое может быть особенно полезно для удаленных рыбоводных хозяйств, где интернет-сети могут быть слабыми. Система может автоматизировать некоторые решения без подключения к берегу, сокращая ручной труд, необходимый для наблюдения за фермой.
«В океане или в диком фьорде вы не должны часто посещать ферму для проверки на наличие проблем», - заявил Сандберг.
Возможности ИИ в аквакультуре для привлечения стартапов
Тенденция к расширению применения ИИ в аквакультуре привлекла некоторые начинающие фирмы, которые видят возможности, как указано в недавнем отчете от Рыбный сайт.
Например, Наблюдать за технологиями предлагают отслеживать поддающиеся измерению закономерности при кормлении стада. Их цель - дать фермерам эмпирические и объективные рекомендации о том, сколько кормить. Система собирает данные из источников, включая датчики, камеры и акустику, затем извлекает соответствующую информацию для своих алгоритмов и отправляет фермерам предупреждения о том, когда следует увеличить или уменьшить кормление. Программное обеспечение учится по ходу работы, со временем становится умнее, и им можно управлять удаленно.
Другой игрок позвонил электронное рыболовство разработала систему, которая использует датчики для определения уровня голода у креветок и рыб, контролируя дозаторы, которые выдают нужное количество корма; компания утверждает, что это может снизить затраты на корм до 21%. Основанная в 2013 году компания находится в Индонезии.
В другом месте японская и сингапурская технологическая компания в области аквакультуры. Умитронная ячейка предлагает умную кормушку для рыбы, которой можно управлять дистанционно. «Фермерам дают советы по принятию решений на основе данных для оптимизации графиков кормления. Это сокращает количество отходов, повышает прибыльность и устойчивость, предлагая пользователям лучший баланс между работой и личной жизнью за счет устранения необходимости находиться в воде в опасных условиях », - заявил менеджер по продукции Umitron Энди Дэвисон.
Среди его недавних проектов: Умитрон возглавляет проект по разработке платформы данных для разведения креветок в регионе АСЕАН с использованием технологий Интернета вещей и искусственного интеллекта. Проект направлен на повышение продуктивности разведения креветок и улучшение условий труда при сохранении окружающей среды.
Компания также недавно анонсировала мобильное приложение Pulse для пользователей Android, чтобы предоставить карту океана с высоким разрешением критических параметров окружающей среды, таких как температура воды, хлорофилл, растворенный кислород, соленость и высота волн.
Стартап XpertSea фокусируется по оптимизации экономики сбора урожая, которую большинство фермеров оценивает на основе обоснованных предположений. Продукт компании использует компьютерное зрение и искусственный интеллект для расчета роста креветок, помогая фермерам прогнозировать наиболее прибыльные периоды сбора урожая. Методы глубокого обучения используются для точного определения временных рамок путем непрерывного использования машинного обучения на исторических данных цикла роста.
«Компания Платформа роста предоставляет программное обеспечение для онлайн-управления, которое использует искусственный интеллект для сбора, сбора, хранения и обработки полевых данных, чтобы дать фермерам и отраслевым экспертам действенные, основанные на данных аналитические данные на протяжении всего производственного цикла », - заявила Валери Робитай, генеральный директор компании XpertSea. «Эта платформа используется фермерами, а также предприятиями по производству кормов, здравоохранения, генетики и сертификации для предоставления фермерам услуг на основе данных».
Другая часть продукта, XperCount, собирает важные данные о животных с помощью камер и машинного обучения, которое применяется для подсчета, размера и взвешивания животных за секунды.
Компания сообщает о наличии более 600 фермеров и других клиентов, а в прошлом году обработали более 2.3 миллиарда точек данных по животным и оптимизировали производительность 6,000 культур.
Делаются успехи в автоматизации аквакультуры, чтобы производить больше морепродуктов, чтобы накормить население мира, при этом сохраняя экологический след производственной деятельности.
Читайте исходные статьи в ВСЖ Про и Рыбный сайт.
