AI (ШІ) – РІШЕННЯ ДЛЯ ГАЛУЗІ АКВАКУЛЬТУРИ (EUROFISH MAGAZINE 6 / 2024:34-36)

Хорватська компанія розробила серію продуктів, які допомагають фермерам, що займаються аквакультурою, серед іншого, оцінювати біомасу, зменшувати відходи кормів, інфраструктуру моніторингу саджалок та виявляти дірки в сітках.

Ana Bedalov отримала освіту астрофізика і двадцять років тому була частиною команди, яка відкрила перші прямі зображення планет навколо інших зірок, окрім Сонця. Її спеціалізація полягала в дослідженні сенсорів, камер та обробці зображень. Після роботи в академічних колах вона вирішила перейти до вирішення реальних проблем, використовуючи свої навички комп’ютерного зору та застосування машинного навчання в обробці зображень.

Першими були проаналізовані мікроскопічні зображення від біологів

Це стало початком її компанії BlueDataB, яка спочатку обробляла зображення, отримані за допомогою біологічних мікроскопів. Робота полягала у написанні спеціальних скриптів для вимірювання тисяч точок на кожному зображенні та у створенні індивідуальних рішень для аналізу тисяч зображень, отриманих за допомогою мікроскопів. Серед її клієнтів були великі медико-біологічні лабораторії, які вирощували різні типи клітин. Це були програмні рішення, де команда д-ра Bedalov працювала з клієнтами, щоб зрозуміти проблему і гіпотезу, а потім розробляла програмне забезпечення, яке могло б виміряти щось важливе, щоб довести або спростувати гіпотезу. Доктор Bedalov вважає, що її науковий досвід дозволив їй зрозуміти реальні потреби і об’єктивно створити вимірювання і скрипти, необхідні для аналізу тисяч і навіть мільйонів зображень.

Ana Bedalov, генеральна директорка BlueDataB, компанії, яка спеціалізується на передовому аналізі даних аквакультури з використанням машинного навчання, нейронних мереж, штучного інтелекту та обробки відеозображень

Однак усе зупинилося з початком пандемії у 2020 році. Науковці (якщо тільки вони не працювали з Ковідом) не могли відвідувати свої лабораторії, а контракти компанії закінчилися. Це було питання виживання, тож доктор Bedalov вирішила знайти іншу сферу, де можна було б застосувати навички, методологію та людей її компанії для створення рішень, але де вимірювання проводили б не люди, а машини. Дуже скоро, каже вона, ми працювали зі знімками, зробленими дронами. Потім вона почула про дистанційно керовані апарати (ROV), які використовували лососеві фермери в Норвегії, і про камери, встановлені в рибних саджалках, що стежили за рибою та інфраструктурою саджалок. Звичайно, аналіз цих відеоматеріалів вручну є надзвичайно дорогим, і д-р Bedalov побачила в цьому потенціал для своєї компанії. Вона прочитала багато статей і книг, поспілкувалася з багатьма людьми, ставлячи всілякі запитання. Зрештою, вона інвестувала в поїздку до Норвегії, щоб відвідати рибних фермерів та інспекційні компанії, які мали роботів і камери, і розпочала першу співпрацю з метою виявлення та вирішення проблем. На той час, близько трьох років тому, компанії, які використовували обробку зображень і штучний інтелект в аквакультурі, були єдиними, хто мав власне обладнання для стереокамер і обробляв біометричні дані сьомги. Замість того, щоб розробляти власне обладнання у вигляді дуже точних стереокамер, доктор Bedalov вважала за краще використовувати існуючі камери, які вже були встановлені в саджалках і робили записи на щоденній або щотижневій основі.

Оцінка біообростання на сітках саджалок

Перші рішення, які вона розробила, показали поширення біообростання на сітках. Оскільки підводні апарати інспекційної компанії вже сканували всю сітку в пошуках прориву, BlueDataB зрозуміла, що їй доведеться запропонувати інший вид послуг. Тому вона розробила складний алгоритм, який визначав сітку, товщину мотузки, ступінь розростання водоростей, наявність рослин та інших біозабруднювачів. Алгоритм також видаляв інші предмети, які могли потрапити в поле зору, такі як риба, мотузки та сміття (наприклад, пташине пір’я або нез’їдений корм). Розробка програмного забезпечення зайняла рік і завершилася створенням повної карти саджалки на основі одного відеозапису з пошуком дірок. Карта показує інтенсивність біообростання за шкалою від одного до десяти, від зеленого до червоного, що дозволяє фермі проводити очищення, коли і де це потрібно, тим самим зменшуючи витрати на чистку і пов’язану з цим шкоду для навколишнього середовища. Сьогодні відеоматеріали передаються з Норвегії до Хорватії, де BlueDataB проводить аналіз. Для оптимізації відеоматеріалів д-р Bedalov працювала з інспекційною компанією, щоб внести деякі зміни в їхнє обладнання і навіть дещо змінити спосіб проведення перевірок, наприклад, знімкуючи з певних позицій з різним рівнем освітлення або наближаючись ближче або віддаляючись від сітки. Це може подовжити перевірку на кілька секунд, але ці невеликі зміни в протоколах перевірки дозволяють BlueDataB досягти дуже високої ефективності машинного навчання, що в іншому випадку потребувало б терабайт відео або набагато більше часу.

Співробітники компанії тестують камери перед зняттям біометричних даних тунця

На той час компанія не мала можливості розробити хорошу стереокамеру, без якої неможливо було б досягти тієї точності, яку вона досягла, використовуючи відеозаписи, зроблені за допомогою ROV інспекційної компанії. Але д-р Bedalov виявила, що для вимірювання біометрії використовуються менш складні камери. Знімки робляться в саджалці, і зображення обробляються шляхом вимірювання бічних точок на рибі, а потім обчислюється біомаса риби у саджалці. Тож її компанія розробила програмне забезпечення для автоматизації і цього завдання. У той же час вона співпрацювала з іншою хорватською компанією, щоб розробити чотири стереокамери, які могли б робити зображення риби збоку і з-під риби. Ці зображення потім можна було точно обробити за допомогою програмного забезпечення. Зараз BlueDataB продає це програмне рішення і співпрацює з виробником обладнання, щоб продавати камери на хорватському ринку як комплексний продукт. Однак д-р Bedalov підкреслює, що її компанія займається виключно програмним забезпеченням і не відіграє жодної ролі у виробництві обладнання.

Особисті зустрічі необхідні для переконання потенційних клієнтів

Пошук клієнтів для наших рішень був еволюційним процесом. Спочатку ми обдзвонювали людей, щоб дізнатися, чи не знають вони когось, хто міг би знати когось у норвезькому секторі аквакультури. Такий підхід допоміг пані Bedalov зв’язатися з інспекційною компанією, яка працювала з кількома фермами в районі Бергена. Потім вона вклала багато грошей і зусиль у створення веб-сайту та маркетинг своїх послуг в Інтернеті. Це призвело до великої кількості відвідувань веб-сайту і навіть телефонних розмов, але жодного контракту не було укладено. Причина, як вона з’ясувала, полягала в тому, що особи, які приймають рішення, неохоче купували її послуги в Інтернеті. З ними треба зустрічатися і розмовляти, каже вона. Тепер у нас є партнери в Норвегії та Чилі, які представляють нас і можуть фізично презентувати наші послуги потенційним клієнтам, створюючи атмосферу довіри. Після того, як ми завоювали їхню довіру, стає набагато легше, і ми можемо залучати нових клієнтів за допомогою ‘ неформального спілкування. Наразі компанія, починаючи з лососевих ферм, також працює з тунцем, а також з дорадою  в Адріатиці. Що стосується Середземномор’я, де є багато великих виробників тунця, лаврака і доради, зокрема, з Туреччини, д-р Bedalov каже, що спочатку їй потрібно було знайти обладнання, яке було розроблено для Середземномор’я. Спочатку планувалося використовувати камери, які були встановлені норвезькою лососевою промисловістю, але виявилося, що ці машини були оптимізовані для умов штучного освітлення, оскільки в саджалках було дуже темно, риба, яку вони рахували, була набагато меншою (лосось проти тунця), вода була набагато прозорішою, а середня відстань між рибою та камерою була іншою. Крім того, всі додаткові пристосування на камері, наприклад, для запобігання віддзеркалення, або лазери для вимірювання відстані між камерою і рибою в каламутній воді Північного моря є зайвими в Середземному морі. Тому довелося розробити нові камери, пристосовані до умов Середземного моря.

Серед послуг, що надаються, є така, що надає дані про декілька параметрів, виміряних під поверхнею.

Рішення застосовуються по усьому світу

Сьогодні компанія, окрім Хорватії, працює з фермами в Норвегії, Чилі та Мексиці. Іноді ферми настільки віддалені, що там немає інтернет-покриття, і підрахунок доводиться робити вручну. У цьому є певні переваги: хоча програмне забезпечення може робити все в 100 разів швидше, іноді умови під поверхнею важко передбачити або навчити, і в таких ситуаціях людина стає в нагоді. У той же час, доктор Bedalov зазначає, що люди не є безпомилковими, тому дуже важко визначити золотий стандарт. Програмне забезпечення не має такої точності, як людина з великою кількістю часу, з іншого боку, воно постійно вдосконалюється, воно в рази швидше, і воно не втомлюється після п’яти годин підрахунку. Теоретично, каже докторBedalov, вона могла б розробити програмне забезпечення для проведення біометрії будь-якого виду тварин. З камерою, налаштованою на цей вид, рішення потребувало б певного часу і певного тестування, але це було б здійсненно. Однак наразі компанія зосередиться на розробці рішень для тунця та середземноморського морського ляща, оскільки апаратне забезпечення вже існує, програмне забезпечення потрібно лише адаптувати, а конкуренція на цьому ринку обмежена. Інший цікавий напрямок – це перевірка садка за допомогою ROVs, оскільки програмне забезпечення може також визначати, які частини саджалки ROV, можливо, пропустив. Дірки в сітці також можуть бути виявлені за допомогою програмного забезпечення, каже вона, і це дуже цікаво. Але в Середземному морі використання ROV для перевірки інфраструктури сітки менш поширене, тому що водолази можуть безпечно проводити інспекції. У Північному морі для водолазів перевірка саджалок є більш небезпечною, складною і дорогою справою.

Дані про стан середовища помешкання з саджалок – ще один продукт для рибоводів

 Компанія зіткнулася з певним опором рішенням, які вони пропонують, оскільки працівники вважають, що це може зробити їх зайвими. На думку д-ра Bedalov’, її рішення або допоможуть їм стати кращими у виконанні своїх завдань, або звільнять їх від рутинної роботи, пов’язаної з натисканням на ніс і хвіст кожного разу, коли риба з’являється на екрані, і дозволять їм працювати над чимось іншим. BlueDataB також пропонує рибоводам ще одну послугу – компіляцію супутникових даних з державних і приватних джерел і надання даних про температуру води від поверхні до глибини 10 м, розчинений кисень, солоність і рівень хлорофілу. Ця інформація може попередити рибних фермерів про зміни в навколишньому середовищі і дати їм можливість вжити заходів для виправлення ситуації, якщо це необхідно. Різноманітність пропонованих рішень, ймовірно, призведе до того, що попит на ці послуги в осяжному майбутньому пошириться на кілька інших країн Європи.

Посилання на оригінал журналу Eurofish Magazine Issue 6 2024(November / December)