Рыба

Будучи студентом морского биолога, Йозеф Мельхнер всегда мечтал проводить дни, путешествуя по океанам в поисках дельфинов, китов и рыбы, но также «хотел сделать что-то практическое, что-то, что принесло бы пользу миру», сказал он. Когда пришло время выбирать карьеру, он с головой погрузился в аквакультуру.

Сейчас он является генеральным директором GoSmart, израильской компании, использующей искусственный интеллект и машинное обучение, чтобы сделать рыбоводство более эффективным и устойчивым.

Являясь членом партнерской экосистемы NVIDIA Metropolis Vision AI и программы NVIDIA Inception для передовых стартапов, GoSmart предлагает полностью автономные, энергоэффективные системы размером с бутылку газировки, которые можно прикрепить к клеткам, прудам или резервуарам для аквакультуры. .

Эти системы, основанные на платформе NVIDIA Jetson для периферийного искусственного интеллекта, анализируют средний вес и распределение популяции рыбы в окружающей среде, а также ее температуру и уровень кислорода.

Затем эта информация предоставляется пользователям через программное обеспечение GoSmart как услуга, которое помогает рыбоводам более точно и эффективно определять, сколько и когда лучше всего кормить рыбу и вылавливать ее, и все это в режиме реального времени.

«Параметры, которые анализируют системы GoSmart, имеют решающее значение для режима кормления рыбы», — сказал Мельхнер. «Управление правильным количеством корма для рыб экономит много денег фермерам и уменьшает количество органических веществ из чрезмерного мусора в водной среде».

Системы GoSmart были внедрены компанией Skretting, одним из крупнейших в мире производителей кормов для рыбы, в рамках ее инициативы по устойчивому расширению производственных трубопроводов в восьми странах южной Европы и предоставлению фермерам персонализированной цифровой информации.

Компания GoSmart, основанная в 2020 году, занимается рыбоводством, поскольку ее деятельность направлена ​​на защиту окружающей среды.

«Мир сталкивается с нехваткой белка, и тем не менее морской белок часто добывается так, как это было всегда: лодки выходят в море с рыболовными сетями и длинными лесками», — сказал Мельхнер. «Хотя многие альтернативные источники белка, такие как крупный рогатый скот, свиньи и курица, почти всегда выращиваются на фермах, около половины морской продукции по-прежнему приходится на дикую природу».

Подобный чрезмерный вылов рыбы отрицательно влияет на планету.

«Это критическая проблема, которая в конечном итоге может затронуть всех нас», — сказал Мельхнер. «Водоросли являются одним из крупнейших поглотителей углерода в мире. Они поглощают углерод из атмосферы и выделяют кислород, а чрезмерный вылов рыбы влияет на уровень водорослей в океане».

По его словам, именно понимание этого побудило Мельхнера посвятить всю свою жизнь аквакультуре.

В системе GoSmart используются литий-ионные аккумуляторы, заряжаемые от солнечных батарей, и она оснащена собственным программным обеспечением для управления питанием, которое позволяет ей автономно переходить в спящий режим, выключаться, просыпаться и выполнять свою работу по мере необходимости.

Системы GoSmart оснащены датчиками, камерами и модулями NVIDIA Jetson, которые позволяют искусственному интеллекту анализировать факторы окружающей среды, которые влияют на кормление, рост, здоровье и благополучие рыб, а также загрязнение окружающей среды из-за чрезмерного количества органических веществ, рассеянных в воде. из-за неэффективных или неточных операций.

«Мы хотели использовать лучший процессор для искусственного интеллекта с высокой производительностью в компактной, погружной под воду и доступной для рыбоводов системе, поэтому мы выбрали серию Jetson», — сказал Мельхнер.

В настоящее время GoSmart обучает свои системы анализу поведения рыб и показателей заболеваний, что расширяет существующие возможности определения веса рыбы, распределения популяции, температуры и уровня кислорода. Поскольку Jetson позволяет параллельно работать нескольким алгоритмам искусственного интеллекта, все эти характеристики можно анализировать одновременно и в режиме реального времени.

Компания также оценивает новую линейку мощных модулей Jetson Orin, чтобы вывести эти возможности на новый уровень.

Чтобы обучить свои алгоритмы искусственного интеллекта, команда GoSmart вручную измерила тысячи рыб, а затем развернула камеры для анализа еще миллионов. «Было много погружений и множество подводных экспериментов», — сказал Мельхнер.