Industrial Technology Research Institute разработал систему AI Precision Feeding System для автоматизации кормления рыб. Решение использует акустические датчики и компьютерное зрение, учитывает поведение рыб и даже перенимает опыт фермеров, снижая затраты и повышая эффективность.
Кормление — ключевой этап в рыбоводстве, но он остаётся трудоёмким и затратным. На фермах по выращиванию морского окуня рыбу обычно кормят дважды в день. Каждая сессия длится 2,5–3 часа, что в сумме занимает минимум 5 часов. При этом до 50 % расходов фермы приходится именно на корм.
Автоматические кормушки подают фиксированное количество корма по расписанию, но не способны учитывать изменения аппетита рыб из-за погоды, температуры и качества воды. Поэтому многие фермеры продолжают кормить вручную, наблюдая за скоростью поедания.
Недостаток или избыток корма приводит к потерям: недокорм замедляет рост, перекорм загрязняет воду и ухудшает здоровье рыб. «Цель каждого фермера — дать ровно столько, сколько нужно», — пояснил заместитель директора Центра интеллектуальных сенсоров и систем ITRI Чи-Чен Чен.
Многие «умные» кормушки анализируют всплески на поверхности воды. Но такой метод зависит от освещения, прозрачности воды и погоды, а также бесполезен для донных видов или рыб, питающихся в сумерках.
Система ITRI объединяет подводные акустические датчики и технологии компьютерного зрения. При подаче корма сенсоры фиксируют вибрации и звуки, возникающие во время поедания. Искусственный интеллект анализирует данные и решает, продолжать кормление или приостановить.
«Такой подход устраняет влияние внешних факторов и подходит как для поверхностных, так и для донных видов рыб. При этом визуальные сенсоры позволяют вести удалённый мониторинг, что повышает безопасность и стабильность управления хозяйством», — отметил Чен.
Главная особенность разработки — способность учитывать опыт самих фермеров. Алгоритмы можно настроить под привычки конкретного хозяйства, фактически переводя накопленные знания в цифровую форму.
Уже созданы модели для выращивания морского окуня и группера. Система снижает расход корма примерно на 15 % и уменьшает трудозатраты на 30–40 %, что сокращает себестоимость и упрощает управление.
По словам Чена, команда ITRI месяцами наблюдала за процессами кормления на фермах, консультировалась с рыбаками и акваэкспертами, чтобы учесть особенности разных видов рыб. Этот опыт лёг в основу обученных моделей.
Система уже применяется в ряде хозяйств и внедрена крупнейшим поставщиком корма для морского окуня на Тайване. Дополнительно ITRI разработал инструменты на базе ИИ для мониторинга и прогнозирования качества воды. Они позволяют заранее реагировать на изменения и снижать риски.
Технология AI-Powered Precision Feeding System стала важным шагом в цифровой трансформации аквакультуры. Она объединяет автоматизацию, анализ поведения рыб и человеческий опыт, делая фермерство более устойчивым и эффективным.