Искусственный интеллект в аквакультуре: фантастика или завтрашний день

Искусственным интеллектом называют свойство интеллектуальных систем выполнять творческие функции, традиционно считающиеся прерогативой человека. Разработанные на сегодня интеллектуальные системы имеют очень узкие области применения. Мы решили порассуждать, как такие системы можно применить в области аквакультуры.

От экономии корма к глобальным вопросам

Одной из важнейших задач в аквакультуре является максимизация производства и минимизация потерь корма. Понятно, что когда корма расходуются впустую, это негативно сказывается на рентабельности хозяйства и кормовом коэффициенте, а также негативно влияет на состояние водоёма. Плюс ко всему, рыба может недоедать.

Современные аквафермеры, рассчитывая соотношение потерь к общему объёму корма, полагаются, в значительной степени, на свою интуицию, плюс берут какие-то данные из интернета. За рубежом рыбоводы проводят много времени наблюдая за трансляцией с установленных в садках камер, для того, чтобы понять связь поведения особей с их сытостью.

Затем фермеры вручную регулируют количество подаваемого корма, исходя из своих выводов, сделанных на основе наблюдений. Это требует постоянной концентрации, поскольку свою интерпретацию приходится сочетать с данными об уровне кислорода в воде, интенсивности кормления и имеющейся статистике роста.

Инноваций много, но человеческий фактор остаётся

Какого-то объективного способа мониторинга для разработки успешных стратегий кормления, позволяющих выявить подходящий кормовой коэффициент, до сих пор нет. Кормление остаётся отражением спонтанного решения фермера о том, какое количество пищи поместить в садок, основанного на том, что он видел в течение дня.

До недавних пор все инновации были сосредоточены на аппаратном обеспечении и сборе данных, однако проблема, как правило, заключается не в недостатке информации, а в её правильной интерпретации и последующей корреляции с поведением рыб и моделями кормления.

Цифровая беспристрастность

Минимизировать возможные ошибки как раз может помочь искусственный интеллект. Его системы можно использовать в обработке данных для выявления измеримых закономерностей. Система сможет адаптироваться к условия и самостоятельно анализировать изменяющиеся данные.

Использование искусственного интеллекта в аквакультурных хозяйствах смогло бы предоставлять актуальную и объективную информацию о том, как рост рыбы зависит от разнообразных факторов и сделать выводы, которые помогут повысить эффективность работы аквафермы.

Первые шаги

Использование искусственного интеллекта в рыбном хозяйстве уже перестаёт существовать только в планах. Исследовательский институт аквакультуры японского университета Киндай занимается разработкой автоматизированной системы сортировки рыб, основанной на технологиях анализа изображений Microsoft. Используя платформу машинного обучения на основе искусственного интеллекта, была создана программа для расчета оптимального потока и автоматической регулировки насоса.

Приложение анализирует изображения, чтобы определить число рыб на конвейере и свободное пространство между ними, а затем использует машинное обучение, чтобы понять, как сортировщики справляются с работой при разных объемах мальков. Исследователи надеются, что использование информационных технологий, приведет к сокращению рабочей нагрузки и повышению эффективности работы.

Подготовлено по материалам Aquaculture Magazine