Innhøsting på det mest verdifulle tidspunktet

Før slakt kan du generere gjennomsnittsvekt og vektfordeling, K-faktor for den gjennomsnittlig vektfordelingen og spesifikk vekst-hastighet for fisken som skal slaktes. Dermed får du informasjon for forbedret planlegging og beslutninger før slakting, samt forbedret biomassekontroll og viktig kunnskap for å planlegge slakting på det mest verdifulle tidspunktet.

Verdi for deg

  • Informasjon og kunnskap for bedre slakte og salgsplanlegging 
  • Gjennomsnittsvekt 
  • Vektfordeling
  • K-faktor på gjennomsnittlig vektfordeling
vekstfordeling

OMFATTENDE kundestøtte og konsulenthjelp

Vi tilbyr alle kunder omfattende oppfølging og kundestøtte. For oss er det viktig at du får nytte av våre produkter, og kan ta de i bruk på en slik måtte at det skaper verdi.

Spørsmål og svar om maskinlæring

Maskinlæring er en form for kunstig intelligens. Det er en programvare, et nettverk av algoritmer, som trenes opp til å gjenkjenne og tolke mønster i bilder og datamengder. Teknologien bak er den samme som blir brukt i ansiktsgjenkjenning i sosiale medier, til å tolke trafikkbildet for selvkjørende biler – eller til å anbefale deg filmer eller musikk på Spotify og Netflix ut fra dine tidligere valg.

Vanlig dataprogram utføres en utregning på basis av data som blir tastet inn i programmet. I maskinlæring  utvikler programmene og algoritmene seg etter hvert som de blir «trent » av ny data. Det blir en form for mønstergjenkjenning, der algoritmene lærer seg hva de skal se etter. De får nye treningsdata sammen med korrigeringer på svarene de har gitt tidligere, og kommer opp med mer og mer presises resultater.

La oss si at algoritmene skal trenes opp til å gjenkjenne lakselus. Algoritmene blir da matet inn med treningsdata, en mengde bilder a laks med lus i ulike stadier. Gjennom tilbakemeldinger blir algoritmene mer og mer treffsikre i å gjenkjenne lakselusen. Det er viktig å bruke bilder tatt under reelle forhold i merden, med skiftende lysforhold, og ulike vinkler av fisken.

Kvaliteten på algoritmene er viktig. Kanskje må de justeres for å legge vekt på andre faktorer i dataene, slik at resultatene blir mer presis. Kanskje må antallet algoritmer dataen må gjennom utvides. Ta for eksempel en programvare som skal gjenkjenne identiteten til enkeltfisk på grunnlag av det unike prikkmønsteret hver av dem har. Hvis algoritmene også skal gjenkjenne den samme fisken over tid, må algoritmene ha kapasitet til å forstå hvordan prikkmønsteret endres med størrelsen til fisken.

Bildene er tatt med et undervannskamera i merden. Per Erik Hansen, produktsjef for lus og velferd i Aquabyte, nevner at selskapet bruker et standard to-linsekamera med spesielt god optikk for å kunne måle 3D-avstand til fisken. Kameraet tar bilder kontinuerlig, er optimalt plassert slik at flest mulig fisk kan svømme forbi. Programvaren som kjører på kameraet filtrerer bort irrelevante bilder og analyserer de beste.

De av våre kunder som har benyttet seg av systemet over lengre tid, rapporterer at resultatene viser seg å stemme godt med virkeligheten. Oppdretterne får daglige lusetall for hver merd, med telling av lus på langt flere fisk enn ved manuell telling. Programvaren skiller individuelle fisk fra hverandre, slik at samme fisk ikke telles flere ganger. Dette bidrar til at Aquabyte leverer lusetall med stor nøyaktighet.

Presis telling av lakselus og nøyaktig estimat av vekt- og distrubisjonsdata er to av bruksområdene som til nå har fått ferdig utviklede løsninger. Fiskehelse er et annet viktig anvendelsesområde. Detektering av vintersår, deformasjoner og andre ytre forandringer på laksen er aktuelle bruksområder. Ved å gi oppdretteren mye bedre innsikt og beslutningsgrunnlag vil man kunne ta langt bedre beslutninger og i det hele få en mer effektiv drift av oppdrettsanlegget.

keyboard_arrow_up