A inteligência artificial ajuda a alimentar o salmão com mais eficiência
O salmão não pode pegar e pedir um prato para o jantar, então como saber se ele está com fome? Essa é uma questão importante para a aquicultura e, por meio da combinação de sensores de áudio e inteligência artificial, o Smart System for Feeding Control (SICA) oferece uma nova forma de respondê-la.
O salmão de viveiro representa 60 a 70 por cento de todo o salmão produzido hoje, mas o processo sofre de problemas de eficiência.
Como qualquer peixe, o salmão precisa ser alimentado. O desafio é garantir que o salmão em crescimento receba comida suficiente para se manter saudável e ganhar peso, mas não o suficiente para que a comida seja desperdiçada ou comece a ter um impacto negativo no meio ambiente.
A ração pode ser responsável por metade do custo da criação de salmão, portanto, horários de refeição mais eficientes também têm um grande impacto no lucro.
Infelizmente, descobrir se um salmão está com fome ou não não é fácil. Os agricultores agora contam com métodos como o monitoramento do comportamento por vídeo, que são caros e intrusivos.
Desenvolvido pelo Centro de Tecnologia Marinha (CTN) da Espanha, o SICA é um sistema de alimentação automática que usa sensores acústicos passivos e inteligência artificial em vez de câmeras como forma mais confiável de monitorar e controlar o comportamento do salmão.
Ele consiste em um registrador de dados e uma unidade de controle alojada dentro das gaiolas de salmão. Ele capta o som de um peixe em movimento, pré-processa-o e transmite os dados sem fio para a unidade de controle. Montado em uma barcaça, ele usa aprendizado de máquina para aprender autonomamente sobre o comportamento do salmão e decidir quando e quanto alimentá-lo.
Os sensores são projetados para serem não invasivos e operar em tempo real. Isso permite que o sistema detecte melhor os comportamentos incomuns que indicam quanto um peixe está comendo em um determinado momento e, portanto, o quão faminto ele está.
O CTN primeiro testou o SICA em fazendas de robalo no Mediterrâneo e depois passou para testes em escala real nas instalações de aquicultura SINTEF ACE em escala real em Frøya, Noruega, para ver como ele lida com diferentes ambientes e para ajudar o sistema a aprender melhor.
“Para obter os melhores resultados, precisávamos de acesso a bons equipamentos, principalmente nessas condições adversas”, diz Rosa Martinez do CTN.
Em particular, pudemos testar nosso equipamento em diferentes condições climáticas e com o equipamento de alimentação adequado. Os resultados mostraram que nosso conceito funciona.