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鱼类农民转向静止健康,饲料监测

汉克霍根

Aquaai.., Aquabyte employ robotics and vision software to help farmers tackle animal health tasks, improve feed efficiency

算法
挪威鲑鱼农民KvarøyFiskeoppdrett在北极圈附近运营农场,将部署由基于圣地亚哥的启动Aquaai提供的机器人鱼来改善现场监测。照片由KvarøyFiskeoppdrett提供。

挪威鲑鱼农民首席执行官Alf-gøran·纳滕 KvarøyFiskeoppdrett.,已预测水产养殖将很快从技术到达中受益,该技术提供了改善的鱼类规模和健康的监测,以及基础设施和其他重要方面的生产。 Kvarøy的鲑鱼农场位于挪威的北极圈,从今年6月的这项新技术的例子中获利,以便在6月份部署该技术。

“我们希望在饲料效率上获得至少5%。对于每一个百分比,它将节省175,000美元,“克伦森说。 “此外,我们希望能够更好地了解有鱼类的问题或疾病。”

在Kvarøy的情况下,新技术通过San Diego的启动提供的机器人鱼来源 Aquaai..。在2017年11月的极端天气条件下通过KVARØY部署并测试了两周后,载带相机和其他传感器的八种生产模型将在今年夏天在Kvarøy的钢笔旁边游泳。

新技术的另一个例子来自 Aquabyte.在旧金山和挪威卑尔根设有办事处。该启动目前与挪威研究人员和养鱼农民一起实施基于相机的机器学习技术,以测量鱼的大小和重量,并计算有多少海虱子,如果有的话。根据CEO Bryton Shang,Aquabyte将于今年晚些时候发布其第一个产品。

尚说的,Aquabyte的软件将通过反馈通过反馈来学习其算法在评估鱼类中的算法。因此,随着时间的推移,其评估鱼的能力将不断变得更有效和准确。

通过机器学习,软件是给出培训例子和那种学习的。例如,专家将在图像上放置边界框以突出海虱的位置。然后,该软件讨论了框中的内部与外部的内容有何不同。通过足够的例子,机器学会如何可靠地射击海虱。持续反馈,例如从正在进行的专家审查软件筛查结果的样本,进一步提高了这种检测海虱的能力。

这两种方法共同的一件事是,既不集中在摄像机和其他传感器上,这些传感器捕获鱼类的图像或测量环境条件。

“首先,我们是水下无人机。我们是一个平台。我们携带任何有效载荷,“Aquaai Ceo Liane Thompson说。 “大多数传感器都是即插即用的。我们不是发明传感器。我们的专利是在设计和力学和灵活平台本身。“

她补充说,Aquaai计划实施人工智能技术,将来适应和学习。但是,今年正在交付的单位将没有这种能力,因为它是不需要的。

称为海洋女神的Nammu,机器人鱼模仿如何鱼类游泳,根据Simeon Pieterkosky,首席远见官员和产品领先设计师。这带来了福利。

“我们的部件少于比其他任何东西都少,”Pieterkosky说。 “我们不仅可以增加电源管理系统,这意味着实际鱼游泳的时间长度,而且是实际产品的耐用性。”

算法
Aquaai..’s robotic fish “Nammu”模仿鱼类游泳的实际游泳。机器人与鱼一起游泳并被它们接受的能力允许卓越的数据采集。照片由Aquaai提供。

机器人通常可以在耗尽电源之前游泳约九个小时,但必须回到,但是Pieterkosky预期,在需要维护之前,它可以在水中花费多达10个月。但是,它携带的传感器可能需要更频繁地清洁。

除了设计外,诸如3D打印和较小的功率饥饿的摄像机和传感器的出现之类的进步使水下无人机可能是可能的,并且它收集的数据是有用的。根据Thompson的说法,机器人与鱼一起游泳并被他们接受的能力允许卓越的数据采集。

Aquaai..设想其机器人用于监测鱼类的健康和尺寸,从而允许优化饲料。无人机也可用于检查网和其他基础设施,以及执行其他任务。这可以通过预先编程的序列或通过手动控制来完成。

至于Aquabyte的解决方案,部分基于最初开发的技术,以帮助自动驾驶汽车导航城市街道和其他环境。 Aquabyte的工程师然后将这些和其他技术改进为适合水产养殖的东西。

“算法的核心是我们构建的计算机视觉软件。我们能够分析相机镜头以自动确定鱼的尺寸。我们还有一种可以确定鱼的形状和重量的算法,“Aquabyte的商人说。 “我们还有一个可以检测海虱的光学检测系统。”

据上,这不需要添加特殊的摄像机。相反,所需的一切都是搁板的摄像机和现有的饲养照相机。该软件对鱼类大小,健康等数据变为数据所需的大部分工作。

然而,人类将通过专家仍然是解决方案的一个组成部分,即在持续的基础上,尚未持续地告诉软件。保持循环中的人确保算法正常工作并不断改进,而不会使人类在手动查看摄像机捕获的每一帧的劳动密集型和错误的任务中陷入困境。

尚不确定这些方法中的哪种方法中的哪些或其他人都会有效并取得成功。有可能它们可以组合,因为有些人可能是互补的。

至于未来,Kvarøy的Knutsen已经考虑了创新的下一步。当被问及新的监控能力和技术是有用的,他提到了声纳。

“声纳有助于看看鱼在钢笔中的位置,可以相应地调整喂食,”他说。

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