L'intelligence artificielle aide à nourrir le saumon plus efficacement
Le saumon ne peut pas aller chercher un plat pour le dîner, alors comment savoir s'il a faim? C'est une question importante pour l'aquaculture, et avec la combinaison de capteurs audio et d'intelligence artificielle, Smart System for Feeding Control (SICA) offre une nouvelle façon d'y répondre.
Le saumon d'élevage représente 60 à 70 pour cent de tous les saumons produits aujourd'hui, mais le processus souffre de problèmes d'efficacité.
Comme tout poisson, le saumon doit être nourri. Le défi est de s'assurer que le saumon en croissance reçoit suffisamment de nourriture pour rester en bonne santé et prendre du poids, mais pas assez pour que la nourriture soit gaspillée ou commence à avoir un impact négatif sur l'environnement.
Les aliments pour animaux peuvent représenter la moitié du coût de l'élevage du saumon, de sorte que des repas plus efficaces ont également un impact important sur les bénéfices.
Malheureusement, il n'est pas facile de déterminer si un saumon a faim ou non. Les agriculteurs s'appuient désormais sur des méthodes telles que la surveillance du comportement par vidéo, qui sont coûteuses et intrusives.
Développé par le Center for Marine Technology (CTN) en Espagne, SICA est un système d'alimentation automatique qui utilise des capteurs acoustiques passifs et une intelligence artificielle au lieu de caméras comme moyen plus fiable de surveiller et de contrôler le comportement du saumon.
Il se compose d'un enregistreur de données et d'une unité de contrôle logés à l'intérieur des cages à saumon. Il capte le son d'un poisson en mouvement, le prétraite et transmet les données sans fil à l'unité de contrôle. Monté sur une barge, il utilise l'apprentissage automatique pour apprendre de manière autonome le comportement du saumon et décider du moment et de la quantité à nourrir.
Les capteurs sont conçus pour être non invasifs et fonctionner en temps réel. Cela permet au système de mieux détecter les comportements inhabituels qui indiquent combien un poisson mange à un moment donné, et donc à quel point il a faim.
Le CTN a d'abord testé le SICA sur des fermes de bar en Méditerranée, puis est passé à des essais à grande échelle dans les installations d'aquaculture à grande échelle de SINTEF ACE à Frøya, en Norvège, pour voir comment il s'adapte à différents environnements et aider le système à mieux apprendre.
«Pour obtenir les meilleurs résultats, nous devions avoir accès à un bon équipement, en particulier dans ces conditions difficiles», déclare Rosa Martinez de CTN.
En particulier, nous avons pu tester nos équipements dans différentes conditions météorologiques et avec le matériel d'alimentation approprié. Les résultats ont montré que notre concept fonctionne.