AI Trends Staff adlı geliştiriciden
Norveç'teki balık çiftçileri, Norveç Açık AI Laboratuvarı'nın çabaları sayesinde, ülkenin en önemli ihracatlarından biri olan somonu yetiştirme çabalarının verimliliğini artırmak ve maliyetleri düşürmek için tasarlanmış AI modellerini kullanıyor.
Çabalar, balık, kabuklular, yumuşakçalar, su bitkileri, algler ve diğer organizmaların yetiştiriciliği olan su ürünleri yetiştiriciliğine yapay zeka otomasyonu uygulama eğiliminin bir parçası.
AI modelleri, yemlemeyi optimize etmek, balıkları temiz ve sağlıklı tutmak ve şirketlerin çiftlik operasyonları hakkında daha iyi kararlar almasına yardımcı olmak için tasarlanmıştır. WSJ Profesyonel. Norveç Açık Yapay Zeka Laboratuvarı, Norveçli telekomünikasyon şirketi tarafından yürütülmektedir. Telenor Diğer şirketlerle birlikte somon çiftliklerine 5G mobil bağlantının test edilmesi gibi teknoloji hizmetleri sunan AS A.
Norveç Deniz Ürünleri Konseyi'ne göre 2019'da somon ihracatı yaklaşık 11.3 milyar dolar oldu. Balıkçılık ve balık çiftliği endüstrilerini temsil eden ticaret grubu, Ocak ve Ağustos 2020 arasında balık ihracatının yaklaşık yüzde XNUMX arttığını bildirdi.
Çevre standartlarını iyileştirme ve atıkları azaltma baskısı altında olan endüstri, Norveç'in balık çiftliklerine yapay zeka araçları sağlamaya başlamak için teknoloji şirketleriyle birlikte çalışıyor.
Örneğin, Alfabe Inc.'in Tidal girişimi, deniz ürünleri şirketi ile ortaklık kuruyor mowi AS A, balıkları ve çevre koşullarını analiz etmek ve izlemek için AI kullanmak için. Microsoft, İsviçre mühendislik firması İNCİR Ltd. ve balık çiftliği operatörü Norveç Royal Salmon ASA, balık popülasyonlarını uzaktan izlemek için bir yapay zeka çözümünü pilot olarak kullanıyor. Ve IBM, çiftlik balıklarını tehdit eden parazitler olan deniz biti salgınlarını öngören bir makine öğrenimi aracı yarattı.
Norveç Açık Yapay Zeka Laboratuvarı, yapay zeka girişimlerini, büyük eğitim verileri setine dayalı olarak öğrenen sinir ağlarına ve cihaz üzerinde sensör verilerini gerçekleştirebilen donanım ve yazılımı kapsayan "küçük makine öğrenimi" olarak bilinen bir yapay zeka türüne dayandırmıştır. son derece düşük güçte analiz.
Sinir ağı uygulamalarından biri, balık çiftliği çalışanlarının somon besleme davranışını anlamalarına yardımcı olmak için tasarlanmıştır. Bjørn'a göre, balıkların artık aç olmadığını gösteren davranış değişikliklerini belirlemek için su altı kameralarından gelen verileri analiz ediyor. Taale Sandberg, Telenor Araştırma Başkanı. Balık yetiştiriciliği maliyetinin yaklaşık% 40'ı yemdir.
Şirket ayrıca, bir balık çiftliğinde sahada kalabilecek ve sonunda kameraların algıladıklarına göre otomatik olarak kararlar alabilecek küçük bilgisayarlar geliştiriyor. Bilgisayarlar, özellikle internet ağlarının güçlü olmayabileceği uzaktaki balık çiftlikleri için yararlı olabilecek "küçük makine öğrenimi" kullanır. Sistem, kıyıya bağlanmadan bazı kararları otomatikleştirerek çiftliği izlemek için gereken el işçiliğini azaltabilir.
Sandberg, "Okyanusta veya vahşi bir fiyortta, sorunları kontrol etmek için çiftliği kaç kez ziyaret ettiğinizden kaçınmak istersiniz," dedi.
Su Ürünleri Yetiştiriciliğinde Yeni Başlayanları Çeken Yapay Zeka Fırsatı
Su ürünleri yetiştiriciliğine yapay zekaya artan uygulama eğilimi, bir fırsat gören bazı başlangıç firmalarını çekti. Balık Sitesi.
Örneğin, Teknolojileri Gözlemleyin Stoklar beslenirken ölçülebilir modelleri izleme teklifi. Amaçları, çiftçilere ne kadar beslenecekleri konusunda deneysel ve objektif rehberlik sağlamaktır. Sistem, sensörler, kameralar ve akustik gibi kaynaklardan gelen verileri toplar, ardından algoritmaları için ilgili bilgileri çıkarır ve çiftçilere beslemeyi ne zaman artırıp azaltacakları konusunda uyarılar gönderir. Yazılım ilerledikçe öğrenir, zamanla daha akıllı hale gelir ve uzaktan çalıştırılabilir.
Başka bir oyuncu aradı eBalıkçılık karides ve balıktaki açlık seviyelerini tespit etmek için sensörler kullanan ve doğru miktarda yiyecek salan dağıtıcıları kontrol eden bir sistem geliştirdi; şirket, bunun yem maliyetlerini% 21'e kadar azaltabileceğini iddia ediyor. 2013 yılında kurulan şirketin merkezi Endonezya'dır.
Başka yerde, Japon ve Singapurlu su ürünleri teknolojisi firması Ümitron Hücresi uzaktan kontrol edilebilen akıllı bir balık besleyici sunar. “Çiftçilere yemleme programlarını optimize etmeleri için veriye dayalı karar verme tavsiyeleri veriliyor. Umitron ürün müdürü Andy Davison, bu, atıkları azaltır, kullanıcılara daha iyi bir çalışma-yaşam dengesi sunarken, tehlikeli koşullarda suda kalma ihtiyacını ortadan kaldırır, ”dedi.
Son projeleri arasında, Ümitron IoT ve AI teknolojilerini kullanarak ASEAN bölgesinde karides çiftçiliği için bir veri platformu geliştirme projesine liderlik ediyor. Proje, doğal çevreyi korurken karides yetiştiriciliği verimliliğini ve çalışma koşullarını iyileştirmeyi hedefliyor.
Şirket ayrıca kısa süre önce, su sıcaklığı, klorofil, çözünmüş oksijen, tuzluluk ve dalga yüksekliği gibi kritik çevresel parametrelerin yüksek çözünürlüklü okyanus haritasını sağlamak için Android kullanıcıları için Pulse mobil uygulamasını duyurdu.
Başlangıç XpertSea odaklanır Çoğu çiftçinin eğitimli tahminlere dayanarak ölçtüğü hasat ekonomisinin optimize edilmesi üzerine. Şirketin ürünü, karidesin büyümesini hesaplamak için bilgisayar görüşü ve yapay zeka kullanıyor ve çiftçilerin en karlı hasat dönemlerini tahmin etmelerine yardımcı oluyor. Derin öğrenme teknikleri, geçmiş büyüme döngüsü verilerinde makine öğrenimini sürekli olarak kullanarak zaman dilimlerini tam olarak belirlemek için kullanılır.
"Şirketin Büyüme Platformu çiftçilere ve endüstri uzmanlarına tüm üretim döngüsü boyunca eyleme geçirilebilir, veriye dayalı içgörüler sağlamak için saha verilerini yakalamak, beslemek, depolamak ve işlemek için yapay zekayı kullanan çevrimiçi yönetim yazılımı sağlıyor, "diyor CEO'su Valérie Robitaille XpertSea. "Bu platform çiftçiler tarafından kullanılıyor, aynı zamanda çiftçilere veriye dayalı hizmetler sağlamak için yem, sağlık, genetik ve sertifikasyon kuruluşları tarafından da kullanılıyor."
Ürünün bir başka parçası, XperSayı, saniyeler içinde hayvanları saymak, boyutlandırmak ve tartmak için uygulanan kameralar ve makine öğrenimini kullanarak kritik hayvan verilerini toplar.
Şirket, 600 çiftçi ve diğer müşteriler ve geçtiğimiz yıl 2.3 milyardan fazla hayvan veri noktası işledi ve 6,000 ürünün performansını optimize etti.
Su ürünleri yetiştiriciliğinin otomasyonunda, operasyonların çevresel ayak izini barındırırken dünya nüfusunu besleyecek daha fazla deniz ürünü üretmek için adımlar atılıyor.
Kaynak makaleleri okuyun WSJ Profesyonel ve Balık Sitesi.
