AI趋势员工
由于挪威开放AI实验室的努力，挪威的养鱼户正在使用AI模型来降低成本并提高养殖鲑鱼的效率，鲑鱼是该国的主要出口产品之一。
这些努力是将AI自动化应用于水产养殖的趋势的一部分，水产养殖是鱼类，甲壳类，软体动物，水生植物，藻类和其他生物的养殖。
AI模型的目的是优化饲喂，保持鱼类清洁和健康，并帮助公司做出有关养殖场运营的更好决策。 WSJ专业版。 挪威开放AI实验室由挪威电信运营商运营 Telenor公司 AS A与其他公司一起为鲑鱼养殖场提供技术服务，例如5G移动连接测试。
根据挪威海鲜理事会的数据，2019年三文鱼出口总额约为11.3亿美元。 该贸易组织代表渔业和养鱼业，报告说，2020年XNUMX月至XNUMX年XNUMX月之间，鱼类出口增长了约XNUMX％。
在提高环境标准和减少浪费的压力下，该行业一直在与科技公司合作，开始为挪威的养鱼场提供AI工具。
例如， 字母 公司的潮汐倡议正在与海鲜公司合作 莫维 AS A使用AI分析和监控鱼类和环境状况。 微软， 瑞士工程公司 ABB Ltd.和养鱼场运营商Norway Royal Salmon ASA正在试验一种AI解决方案，以远程跟踪鱼类种群。 IBM已经创建了一种机器学习工具，可以预测海虱的爆发，海虱是威胁养殖鱼类的寄生虫。
挪威开放式AI实验室将其AI举措基于神经网络，该网络基于大量训练数据进行学习，以及一种称为“微型机器学习”的AI，其中包含能够执行设备上传感器数据的硬件和软件低功耗进行分析。
神经网络应用程序之一旨在帮助养鱼场工人了解鲑鱼的饲养行为。 据Bjørn称，它会分析水下相机的数据以确定行为变化，从而表明鱼不再饥饿。 塔莱 Telenor研究主管Sandberg。 鱼类养殖成本的40％来自饲料。
该公司还开发了小型计算机，这些计算机可以留在养鱼场中，并最终根据摄像机检测到的内容自动做出决定。 这些计算机使用“微型机器学习”，这对于互联网网络可能不强大的偏远养鱼场特别有用。 该系统可以自动执行某些决策，而无需连接到岸上，从而减少了监视农场所需的体力劳动。
桑德伯格说：“在海洋或野外，您想避免去农场检查问题的次数。”
水产养殖中的人工智能吸引初创企业的机会
正如最近来自美国农业部的一份报告所概述的那样，将AI应用于水产养殖的趋势不断增加，吸引了一些初创公司，他们看到了机会。 鱼场.
例如， 观察技术 提供跟踪库存时可测量模式的信息。 他们的目标是为农民提供多少饲料的经验和客观指导。 该系统从传感器，摄像机和声学设备等来源收集数据，然后为其算法提取相关信息，并向农民发送警报，告知何时增加或减少饲喂。 该软件可以随时随地进行学习，随着时间的推移变得更加智能，并且可以进行远程操作。
另一个玩家叫 电子渔业 开发了一种系统，该系统使用传感器检测虾和鱼中的饥饿程度，控制分配适量食物的分配器； 该公司声称这可以将饲料成本降低多达21％。 该公司成立于2013年，总部位于印度尼西亚。
在其他地方，日本和新加坡的水产养殖技术公司 Umitron细胞 提供了可以远程控制的智能喂鱼器。 “为农民提供以数据为依据的决策建议，以优化饲喂时间表。 Umitron产品经理Andy Davison表示，这样可以减少浪费，提高盈利能力和可持续性，同时通过消除在危险情况下不需出水的情况，为用户提供更好的工作与生活平衡。
在最近的项目中， 优米特 通过物联网和人工智能技术，正在领导一个项目，以开发东盟地区虾类养殖数据平台。 该项目旨在提高虾类养殖的生产力和工作条件，同时保护自然环境。
该公司最近还发布了适用于Android用户的Pulse移动应用程序，可提供关键环境参数的高分辨率海洋图，例如水温，叶绿素，溶解氧，盐度和波高。
创业公司 XpertSea重点 关于优化收割的经济性，大多数农民根据有根据的猜测进行评估。 该公司的产品使用计算机视觉和AI计算虾的生长，帮助养殖者预测最有利可图的收获期。 深度学习技术可通过对历史增长周期数据持续使用机器学习来确定时间范围。
“公司的 成长平台 提供在线管理软件，该软件使用AI捕获，提取，存储和处理现场数据，从而在整个生产周期中为农民和行业专家提供可操作的，以数据为依据的见解。” 专家海。 “该平台可供农民使用，而且还可以由饲料，健康，遗传和认证企业为农民提供数据驱动的服务。”
产品的另一部分， XperCount，通过使用相机和机器学习来收集重要的动物数据，这些数据可在数秒内计算出动物的数量，大小和称重。
该公司报告已经结束 600位农民和其他客户，在过去的一年中，已经处理了超过2.3亿个动物数据点，并优化了6,000种作物的性能。
在水产养殖自动化方面正在取得进展，以生产更多的海产品来养活世界人口，同时又不影响养殖活动的环境足迹。
