AI趨勢員工
由於挪威開放AI實驗室的努力，挪威的養魚戶正在使用AI模型來降低成本並提高養殖鮭魚的效率，鮭魚是該國的主要出口產品之一。
這些努力是將AI自動化應用於水產養殖的趨勢的一部分，水產養殖是魚類，甲殼類，軟體動物，水生植物，藻類和其他生物的養殖。
AI模型的目的是優化飼餵，保持魚類清潔和健康，並幫助公司做出有關養殖場運營的更好決策。 WSJ專業版。 挪威開放AI實驗室由挪威電信運營商運營 Telenor公司 AS A與其他公司一起為鮭魚養殖場提供技術服務，例如5G移動連接測試。
根據挪威海鮮理事會的數據，2019年三文魚出口總額約為11.3億美元。 該貿易組織代表漁業和養魚業，報告說，到2020年XNUMX月至XNUMX年XNUMX月，魚的出口增長了約XNUMX％。
在提高環境標準和減少浪費的壓力下，該行業一直在與科技公司合作，開始為挪威的養魚場提供AI工具。
例如， 字母 公司的潮汐倡議正在與海鮮公司合作 莫維 AS A使用AI分析和監控魚類和環境狀況。 微軟， 瑞士工程公司 圖 Ltd.和養魚場運營商Norway Royal Salmon ASA正在試驗一種AI解決方案，以遠程跟踪魚類種群。 IBM已經創建了一種機器學習工具，可以預測海蝨的爆發，海蝨是威脅養殖魚類的寄生蟲。
挪威開放AI實驗室將其AI計劃基於神經網絡，該網絡基於大量訓練數據進行學習，以及一種稱為“微型機器學習”的AI，其中包含能夠執行設備上傳感器數據的硬件和軟件低功耗進行分析。
神經網絡應用程序之一旨在幫助養魚場工人了解鮭魚的飼養行為。 據Bjørn稱，它會分析水下相機的數據以確定行為變化，從而表明魚不再飢餓。 塔萊 Telenor研究主管Sandberg。 魚類養殖成本的40％來自飼料。
該公司還開發了小型計算機，這些計算機可以留在養魚場中，並最終根據相機檢測到的內容自動做出決定。 這些計算機使用“微型機器學習”，這對於互聯網網絡可能不夠強大的偏遠養魚場特別有用。 該系統可以自動執行某些決策，而無需連接到岸上，從而減少了監控農場所需的體力勞動。
桑德伯格說：“在海洋或野外，您想避免去農場檢查問題的次數。”
水產養殖中的人工智能吸引初創企業的機會
正如最近來自美國農業部的一份報告所概述的那樣，越來越多的將AI應用於水產養殖的趨勢吸引了一些初創公司，他們看到了機會。 魚場.
例如， 觀察技術 提供跟踪庫存時可測量模式的信息。 他們的目標是為農民提供多少飼料的經驗和客觀指導。 該系統從傳感器，攝像機和聲學設備等來源收集數據，然後為其算法提取相關信息，並向農民發送警報，告知何時增加或減少飼餵。 該軟件可以隨時隨地進行學習，隨著時間的推移變得更加智能，並且可以進行遠程操作。
另一個玩家叫 電子漁業 開發了一種系統，該系統使用傳感器檢測蝦和魚中的飢餓程度，控制分配適量食物的分配器； 該公司聲稱這可以將飼料成本降低多達21％。 該公司成立於2013年，總部位於印度尼西亞。
在其他地方，日本和新加坡的水產養殖技術公司 Umitron細胞 提供了可以遠程控制的智能餵魚器。 “為農民提供了數據驅動的決策建議，以優化飼餵時間表。 Umitron產品經理Andy Davison表示，這樣可以減少浪費，提高盈利能力和可持續性，同時通過消除在危險情況下不需出水的情況，為用戶提供更好的工作與生活平衡。
在最近的項目中， 優米特 通過物聯網和人工智能技術，正在領導一個項目，以開發東盟地區蝦類養殖數據平台。 該項目旨在在保護自然環境的同時提高蝦類養殖的生產率和工作條件。
該公司最近還發布了適用於Android用戶的Pulse移動應用程序，可提供關鍵環境參數的高分辨率海洋圖，例如水溫，葉綠素，溶解氧，鹽度和波高。
啟動 XpertSea重點 關於優化收割的經濟性，大多數農民根據有根據的猜測進行評估。 該公司的產品使用計算機視覺和AI來計算蝦的生長，幫助養殖者預測最有利可圖的收穫期。 深度學習技術可通過對歷史增長周期數據持續使用機器學習來確定時間範圍。
“公司的 成長平台 提供在線管理軟件，該軟件使用AI捕獲，提取，存儲和處理現場數據，從而在整個生產週期中為農民和行業專家提供可操作的，以數據為依據的見解，”該公司首席執行官ValérieRobitaille說道。 專家海。 “該平台可供農民使用，而且還可以由飼料，健康，遺傳和認證企業為農民提供數據驅動的服務。”
產品的另一部分， XperCount，通過使用相機和機器學習來收集重要的動物數據，這些數據可在數秒內計算出動物的數量，大小和稱重。
該公司報告已經結束 600位農民和其他客戶，在過去的一年中，已經處理了超過2.3億個動物數據點，並優化了6,000種作物的性能。
在水產養殖自動化方面正在取得進展，以生產更多的海產品來養活世界人口，同時又不影響養殖活動的環境足跡。
