Что ищут на рыбных фермах Норвегии с помощью компьютерного зрения
Обновлено: 21.11.2024
Брайтон Шанг '12 не был обычным предпринимателем в колледже. Будучи специалистом по исследованию операций и финансовому инжинирингу (ORFE), который досрочно окончил университет с авансом, он проигнорировал советы профессоров, которые убеждали его поступить в аспирантуру, вместо этого выбрав работу в хедж-фонде в Нью-Йорке. Когда фирма закрылась, он вместе со своим бывшим управляющим директором основал собственный торговый фонд, а позже стал соучредителем и взрастил два стартапа — iQ License, платформу лицензирования брендов, и Nikao Investments, проприетарную торговую фирму.
В 2017 году Шан перешел к следующему проекту: применение машинного обучения и науки о данных в рыбоводстве, самом быстрорастущем секторе производства продуктов питания и наиболее эффективном способе выращивания белка. New Enterprise Associates и Принстонский фонд выпускников предпринимателей стали первыми двумя инвесторами его компании Aquabyte.
Шан несколько месяцев посещал фермы в Вашингтоне, Мэне и Канаде, пока не приземлился в Норвегии, где развито рыбное хозяйство, неизвестное большинству жителей США. Тамошние фермеры сказали ему, что более половины расходов на содержание фермы приходится на подача. Имея опыт анализа данных и машинного обучения, Шан хотел определить, как оптимально кормить рыб, учитывая их голод, их метаболические потребности и условия окружающей среды, в которых они живут. Это позволит снизить затраты для фермеров и создать экологически устойчивый процесс. «По сути, это превратилось в проблему, очень похожую на ORFE», — сказал Шан.
Aquabyte работает с производителями над созданием систем камер, которые устанавливаются в загонах для рыб. Затем фотографии передаются и обрабатываются программным обеспечением, которое использует алгоритмы компьютерного зрения для построения модельного подхода для каждого фермера на основе данных. Например, программа ищет морских вшей, прикрепленных к рыбе — паразитов, которые обычно убивают дикого лосося. После установки камеры клиенты получают доступ к веб-сайту с аналитикой, которая помогает им более эффективно управлять своими фермами. Другие компании в Норвегии производят дорогие камеры для аналогичных целей, но Aquabyte стремится выделиться за счет более дешевого оборудования и более сложного программного обеспечения.
Сейчас у Шанга пять сотрудников работают в Норвегии, а еще 10 – в офисе Aquabyte в Сан-Франциско. Из его сотрудников — инженеров и исследователей, бывших рыбоводов, биологов или океанографов — четверо выпускников Принстона. Компания начала испытания на нескольких фермах в Норвегии и в конце этого года выпустит на рынок свой первый продукт. После того, как компания вырастет и найдет клиентов, Шан хочет выйти на новые территории, где выращивают лосося, и расширить свой метод для фермеров, выращивающих разные виды рыбы.
"В финансах в каждый конкретный период времени вы должны выяснить, как распределены ваши активы и акции вашего портфеля, чтобы покупать и продавать их", – сказал Шан. «В рыбоводстве все почти аналогично. В любой момент вы собираете информацию о температуре, кислороде, активности и принимаете решение о кормлении. Мы используем многие из тех же инструментов и методов [которые я изучил в ORFE]».
Инструменты распознавания лиц используются в уголовных расследованиях и когда вы отмечаете своих друзей на фотографиях в Facebook, но сейчас их использование становится немного подозрительным — в буквальном смысле. Компания, занимающаяся выращиванием рыбы, надеется использовать технологию распознавания лиц на высокотехнологичных лососевых фермах, чтобы проверять животных на наличие паразитов, называемых морскими вшами, и других проблем со здоровьем.
Норвежская рыбоводческая компания Cermaq Group AS планирует внедрить программное обеспечение для распознавания лиц в рамках высокотехнологичного комплекса для рыбоводства, который они называют iFarm, сообщает Агнешка де Соуза в Bloomberg Businessweek. Технология, которая должна быть готова к коммерческому использованию через пять-шесть лет, вероятно, будет пользоваться большим спросом.
В настоящее время большинство рыбоводческих хозяйств оценивают здоровье своего лосося как группу, а не индивидуально. Если у нескольких рыб обнаруживаются болезни или паразиты, лечится вся ферма. Но система iFarm нацелена на оценку каждой отдельной рыбы, позволяя рыбоводам определять, насколько быстро растет каждая рыба, и проверять наличие болезней или паразитов.
Для этого в системе будет использоваться система распознавания зрения BioSort. Де Соуза из Bloomberg сообщает, что система основана на биологии рыбы. На iFarm около 200 000 лососей будут жить в круглой сети длиной 525 футов. Примерно каждые четыре дня лосось должен всплывать на поверхность, чтобы сделать глоток воздуха, чтобы отрегулировать плавательный пузырь. Когда они это делают, устройство в форме пирамиды направляет их в камеру, которая распознает их лица по рисунку точек на их морде и жабрах, а также сканирует все их тело. Если у рыбы появляются признаки проблемы, ее направляют в загон для индивидуального лечения.
Инструмент iFarm особенно полезен при борьбе с морскими вшами, паразитом, который стал серьезной проблемой в лососевой индустрии, заражая рыбные фермы в Норвегии, США, Канаде, Чили и Шотландии. Вши, которые являются одним из видов ракообразных, обходятся индустрии разведения лосося в 1 миллиард долларов в год.
Фермеры используют всевозможные методы, чтобы избавить своих рыб от вшей, в том числе обрабатывают их пестицидами, разводят генетически устойчивых рыб и даже используют лазеры для уничтожения вшей, сообщает Патрик Уиттл из The Independent. Другие экспериментируют с выращиванием определенных видов рыб, которые слизывают вшей с лосося. Некоторые используют метод, который кратковременно повышает температуру воды, чтобы заставить вшей отделиться. Но система iFarm позволит фермерам быть более целенаправленными в своем подходе.
"Мы знаем, что морские вши очень неравномерно распределены среди рыбы, и эта система позволяет нам избежать массовых обработок от педикулеза", – говорит управляющий директор Cermaq в Норвегии Кнут Эллекьер в интервью Ники Холмьярд из Seafood Source. «Аналогичным образом мы можем сортировать лосося по весу и отбирать только ту рыбу, которая готова к вылову, не подвергая стрессу остальных».
По оценкам, эта система может снизить смертность рыб от морских вшей на 50–75 %. Даже если вши не убивают рыбу, лосось по-прежнему становится непригодным для продажи из-за повреждений и язв, вызванных вшами.
"Только те рыбы, которые действительно нуждаются в этом, будут отсортированы для лечения, что обычно составляет от 5 до 20 процентов", – говорит Гейр Станг Хауге, генеральный директор BioSort, технологической компании, сотрудничающей с Cermaq. «Это позволяет избежать стрессового воздействия на всю здоровую рыбу».
Есть надежда, что такая система поможет снизить цены на выращенного лосося, который стал дороже по мере распространения вшей.
Лосось — не единственный вид животных, для которого особое внимание уделяется распознаванию лиц. Ранее в этом году гигант агробизнеса Cargill объявил, что инвестирует в ирландскую компанию-разработчика программного обеспечения Cainthus. Используя мониторинг изображений, программное обеспечение Cainthus может отслеживать отдельных дойных коров и отслеживать их потребление пищи и воды, а также модели их поведения, чтобы определять любые признаки болезни или недомогания.
Распознавание лиц также используется в сфере защиты животных. В прошлом году исследователи из Мичиганского государственного университета создали систему, способную распознавать лица отдельных лемуров. Есть надежда, что с некоторыми улучшениями такие системы помогут подсчитывать, отслеживать и даже следить за здоровьем исчезающих видов в дикой природе.
Джейсон Дейли – писатель из Мэдисона, штат Висконсин, специализирующийся на естественной истории, науке, путешествиях и окружающей среде. Его работы публиковались в журналах Discover, Popular Science, Outside, Men's Journal и других журналах.
Аквакультура — одна из важнейших отраслей промышленности Норвегии. Наши рыбные фермы производят 65 % мировых запасов атлантического лосося, и в них работают тысячи людей в прибрежных общинах.
Наша миссия Кластера инноваций в области морепродуктов состоит в том, чтобы помочь отрасли расти и процветать, обеспечивая при этом ответственное управление рыбными запасами, тем самым защищая уязвимые морские экосистемы Норвегии.
Вы можете ожидать противоречия между этими экономическими и экологическими целями, но правда в том, что долгосрочный успех аквакультуры зависит от ее устойчивости. Во многих случаях то, что хорошо для отрасли, хорошо и для популяций дикого лосося.
Знакомьтесь, морская вошь
Коммерческое разведение рыбы в открытых садках приводит к увеличению числа восприимчивых хозяев и представляет потенциальный риск повышенного размножения и распространения паразитов. Это представляет угрозу для затронутых рыбных хозяйств и популяций диких рыб, обитающих в прибрежных районах.
Поскольку лососевые фермы содержат большое количество потенциальных рыб-хозяев, они могут быть идеальной средой для размножения морских вшей. Если фермеры не предпримут правильных действий для сдерживания вспышки, вши могут распространиться и на популяции дикого лосося. Только с экономической точки зрения прямые затраты на борьбу с морскими вшами составляют миллиарды долларов в год.
Представляем AquaCloud
Чтобы решить проблему морских вшей, руководство Инновационного кластера морепродуктов решило сотрудничать с IBM и семью ведущими рыбохозяйственными компаниями Норвегии для создания решения под названием AquaCloud.
Aquacloud — это облачная платформа, созданная на основе IBM Db2 Warehouse on Cloud, IBM Watson Studio и IBM Cognos Analytics on Cloud. Он автоматически собирает количество морских вшей и другие важные данные из систем планирования ресурсов предприятия (ERP) компаний, занимающихся аквакультурой, и передает их в прогностическую модель, которая может точно прогнозировать вспышки морских вшей на двухнедельный горизонт.
Прогнозы пересчитываются ежедневно и представляются руководителям ферм через интуитивно понятную панель инструментов, помогая им понять риски и принять превентивные меры для решения проблемы до того, как произойдет вспышка.
Например, если существует высокая вероятность вспышки, управляющий фермой может ввести в свои вольеры для лосося большее количество рыбы-чистильщика, чтобы поедать паразитов. В качестве альтернативы они могут использовать методы механической очистки.
Паразиты исчезли
Первоначальные результаты прогностической модели Aquacloud были очень обнадеживающими: они обеспечили 70-процентную точность предсказания роев морских вшей.
Следующим шагом будет проведение серии полевых испытаний, чтобы убедиться, что модель является эффективным средством борьбы с морскими вшами в реальных условиях. Мы стремимся работать с фермерами, чтобы еще больше повысить точность модели и укрепить их уверенность в использовании модели для ежедневного принятия решений.
Помимо технических достижений, мы рады, что сотрудничество с IBM помогло объединить отрасль и выработать единый ответ на проблему морских вшей. Опыт IBM в области управления информацией и безопасности позволяет фермерам быть уверенными в том, что их конфиденциальные коммерческие данные не будут переданы конкурентам. Это важная гарантия укрепления доверия между крупнейшими игроками в секторе аквакультуры, и мы надеемся, что это пример, на котором могут учиться и другие отрасли.
Читайте также: