Умная платформа поможет вести рыбное хозяйство

Ученые из России, Кипра и Сербии создали интеллектуальную платформу, которая позволит точно контролировать качество воды, режимы кормления, а также состояние рыб и водных растений на аквафермах. Разработка объединяет датчики, прогностические модели и алгоритмы машинного обучения. Опираясь на данные с них, ИИ-помощник дает четкие рекомендации фермеру. 

Предложенная система может сократить расходы и повысить экологичность рыбных хозяйств, что особенно актуально в регионах с ограниченными водными ресурсами, сообщили в пресс-службе Российского научного фонда. 

Аквакультура — разведение рыбы и морепродуктов в искусственных водоемах и морских фермах — важный источник пищи для растущего населения планеты. Поддерживать такие хозяйства сложно, ведь даже небольшие изменения в качестве воды — ее кислотности, химическом составе, содержании кислорода — сказываются на здоровье выращиваемых организмов. Поэтому фермерам приходится постоянно очищать и менять воду в аквариумах (если они не проточные), тратя на это огромные количества воды и электроэнергии.

Наблюдение за рыбами с помощью умной системы мониторинга

Системы на основе искусственного интеллекта могли бы сильно упростить наблюдение за аквафермами, однако массово они пока не применяются. Это связано с тем, что до сих пор не было полноценных инструментов, которые бы объединяли датчики для оценки качества воды и алгоритмы для обработки этих данных и создания рекомендаций по уходу за рыбами и водными растениями.

Исследователи из Санкт-Петербургского Федерального исследовательского центра РАН (Санкт-Петербург) с коллегами разработали первую комплексную систему, которая собирает информацию об аквакультуре и дает советы, как улучшить ее состояние.

Система состоит из трех основных элементов: набора датчиков, математических моделей для обработки данных и алгоритма искусственного интеллекта, дающего обратную связь пользователю. Так, сначала датчики измеряют температуру, уровень кислорода, кислотность и содержание аммиака в воде. Кроме того, специалисты вносят в компьютер данные о режиме кормления рыб, их смертности и росте. Все эти показатели поступают для цифровой обработки: система очищает их от шумов, анализирует и строит прогноз, как в том или ином случае изменятся оцениваемые параметры.

На основе таких прогнозов алгоритм искусственного интеллекта формулирует конкретные советы: например, усилить подачу кислорода в воду или изменить режим кормления рыб. Важно, что система самостоятельно не меняет настройки в аквариумах, а ждет подтверждения специалиста, что делает технологию безопасной и надежной.

«Предложенный инструмент поможет рациональнее использовать ограниченные водные ресурсы на рыбных хозяйствах и повысить экономическую стабильность таких предприятий. В ближайшем будущем мы планируем протестировать разработку на аквафермах на Кипре — в стране с развитым рыбным хозяйством, но при этом ограниченными водными и энергетическими ресурсами. Именно в таких условиях оптимизация работы акваферм особенно актуальна. По предварительным расчетам, внедрение нашей технологии позволит снизить расход корма на 10–15% без снижения продуктивности аквакультуры, что принесет экономическую выгоду соответствующим хозяйствам», — рассказал руководитель проекта Андрей Ронжин, доктор технических наук, профессор, директор СПБ ФИЦ РАН.

В исследовании принимали участие сотрудники Калининградского государственного технического университета (Калининград), Крагуевацкого университета (Сербия), Университета Никосии (Кипр) и Научно-исследовательского института сельского хозяйства (Кипр). Результаты исследования, поддержанного грантом Российского научного фонда, опубликованы в журнале Environments.