L'intelligenza artificiale aiuta a nutrire il salmone in modo più efficiente
Il salmone non può prendere e chiedere un piatto per la cena, quindi come fai a sapere se ha fame? Questa è una domanda importante per l'acquacoltura e, con la combinazione di sensori audio e intelligenza artificiale, Smart System for Feeding Control (SICA) offre un nuovo modo per rispondere.
Il salmone d'allevamento costituisce dal 60 al 70 percento di tutto il salmone prodotto oggi, ma il processo soffre di problemi di efficienza.
Come ogni pesce, il salmone deve essere nutrito. La sfida è assicurarsi che il salmone in crescita riceva cibo a sufficienza per rimanere in salute e aumentare di peso, ma non abbastanza da sprecare cibo o iniziare ad avere un impatto negativo sull'ambiente.
Il mangime può rappresentare la metà del costo di allevamento del salmone, quindi orari dei pasti più efficienti hanno anche un grande impatto sui profitti.
Sfortunatamente, capire se un salmone ha fame o meno non è facile. Gli agricoltori ora si affidano a metodi come il monitoraggio del comportamento tramite video, che sono costosi e invadenti.
Sviluppato dal Center for Marine Technology (CTN) in Spagna, SICA è un sistema di alimentazione automatica che utilizza sensori acustici passivi e intelligenza artificiale invece di telecamere come un modo più affidabile per monitorare e controllare il comportamento dei salmoni.
È costituito da un datalogger e da un'unità di controllo alloggiata all'interno delle gabbie per salmone. Rileva il suono di un pesce in movimento, lo preelabora e trasmette i dati in modalità wireless all'unità di controllo. Montato su una chiatta, utilizza l'apprendimento automatico per apprendere in autonomia il comportamento del salmone e decidere quando e quanto nutrirlo.
I sensori sono progettati per essere non invasivi e funzionano in tempo reale. Ciò consente al sistema di rilevare meglio comportamenti insoliti che indicano quanto sta mangiando un pesce in un dato momento, e quindi quanto è affamato.
CTN ha prima testato SICA su allevamenti di spigole nel Mediterraneo, quindi è passato a prove su vasta scala presso le strutture di acquacoltura SINTEF ACE a Frøya, Norvegia, per vedere come affronta i diversi ambienti e per aiutare il sistema a imparare meglio.
"Per i migliori risultati, avevamo bisogno di accedere a una buona attrezzatura, soprattutto in queste condizioni difficili", afferma Rosa Martinez di CTN.
In particolare, abbiamo potuto testare la nostra attrezzatura in diverse condizioni meteorologiche e con l'attrezzatura adeguata per l'alimentazione. I risultati hanno mostrato che il nostro concetto funziona.