Những năm gần đây, trí tuệ nhân tạo (AI) ngày càng trở nên phổ biến trong nghiên cứu và sản xuất thủy sản. Ngay cả những ông lớn trong ngành hay các công ty mới thành lập đều có kế hoạch phát triển dựa trên nền tảng AI.
Hệ thống nuôi cá được “AI hóa”. (Ảnh: 123rf).
Đi tìm nguồn gốc của AI
Những gì chúng ta biết về AI là công nghệ lập trình liên quan đến nhận dạng hình ảnh, ngôn ngữ, hành vi… và ra quyết định – mà không cần sự giám sát của con người. Oxford Languagues định nghĩa AI là “lý thuyết và sự phát triển của hệ thống máy tính để thực hiện các nhiệm vụ đòi hỏi trí thông minh của con người, chẳng hạn như nhận thức trực quan, nhận dạng giọng nói, ra quyết định và dịch ngôn ngữ”.
Hình ảnh cá hồi được ghi lại từ AI của iFarm. (Ảnh: thefishhsite).
Nhắc đến nguồn gốc phát triển AI trong nuôi trồng thủy sản (Aquaculture) chúng ta phải nhắc đến Logic Mờ. Trở lại năm 1965, Lotfi A Zadeh tại Đại học California, Berkeley đã công bố nghiên cứu của mình trong một bài báo có tựa đề “Tập mờ”. Ông đã đưa ra một khái niệm độc đáo về các đối tượng liên quan đến “lý thuyết thành viên”. Kể từ đó, thế giới dần hình thành một lối tư duy được gọi là logic mờ.
Trong khi điện toán truyền thống sử dụng các giá trị 0 hoặc 1, đúng hoặc sai, lý thuyết logic mờ đi sâu vào thực tế nhận thức của con người, một ranh giới ở đâu đó giữa 0 và 1, giữa đúng và sai. . Trong những năm qua, logic mờ đã được ứng dụng trong máy tính như xử lý hình ảnh và chẩn đoán bệnh, tạo nền tảng cho công nghệ AI phát triển mạnh mẽ như ngày nay.
AI giúp giảm lao động trong nuôi trồng thủy sản. (Ảnh: deeptrekker).
Công nghệ AI đã được phát triển và ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực, trong đó có nuôi trồng thủy sản. Hai công nghệ có tác động mạnh mẽ nhất là mạng lưới thần kinh tích chập và học sâu . Công nghệ máy học truyền thống sử dụng thuật toán để thực hiện các chức năng của nó, dựa trên dữ liệu được cung cấp và cải thiện dựa trên đánh giá và điều chỉnh của người dùng. Trong khi đó, deep learning tiến thêm một bước nữa bằng cách nắm bắt toàn bộ thuật toán, tự đánh giá và tự điều chỉnh. Mạng nơ-ron tích chập là các thuật toán học sâu đặc biệt hữu ích trong việc nhận dạng và giải thích hình ảnh.
Đồng thời, công nghệ cảm biến đã có những tiến bộ vô cùng ấn tượng như khả năng kết nối thông qua hệ thống Cloud, mạng 5G và Internet of Things. Kể từ đó, AI đã được đưa vào nuôi trồng thủy sản để cải thiện hiệu quả cho ăn, đánh giá sinh khối, theo dõi tăng trưởng, phát hiện sớm bệnh, kiểm soát và giám sát môi trường (đặc biệt là trong các hệ thống tuần hoàn). đóng cửa – RAS) và giảm thiểu chi phí lao động. Với cảm biến và công nghệ xử lý, các công việc thường ngày không còn cần đến sự tham gia của nhiều người lao động như trước nữa và điều kiện phúc lợi động vật cũng được cải thiện.
Camera cố định dưới nước Orbit FHD của Tập đoàn ScalAQ – một trong những camera nhạy nhất thế giới. (Ảnh:scaleaq).
Thời đại “AI hóa”
Việc phát hiện sớm bệnh trong ao nuôi dựa vào hành vi và ngoại hình của cá đã trở thành một lĩnh vực nghiên cứu cực kỳ hứa hẹn về ứng dụng AI. Chi phí của các thành phần tạo nên hệ thống AI hoàn hảo ứng dụng trong ngành nuôi cá vẫn còn tương đối cao. Tuy nhiên, với xu hướng giá giảm và nhiều phương pháp tiếp cận mới được giới thiệu, ngày càng nhiều nhà sản xuất, ngay cả với nguồn lực hạn chế, vẫn có thể có được một hệ thống AI cần thiết. .
Gần đây, Darapaneni và các đồng nghiệp đã giới thiệu một hệ thống phát hiện bệnh sớm , giúp người nuôi cá thủ công lựa chọn phương pháp quản lý ao thích hợp. Hệ thống này hoạt động theo quy trình: camera dưới nước hoặc các cảm biến tương tự sẽ nhận hình ảnh, tải lên hệ thống Cloud và gửi cho người phụ trách xử lý. Dữ liệu sau đó được phân loại và phân tích thông qua mô hình AI được đào tạo. Với kết nối tiên tiến, thời gian xử lý chỉ trong vài phút nên AI có thể xử lý không chỉ một mà nhiều ao trong một ngày.
Hệ thống thu hoạch cá hồi. (Ảnh: chuyên gia nuôi cá).
Việc ứng dụng AI trong hệ thống cho tôm, cá tự động ăn gần đây nhận được rất nhiều sự quan tâm của các nhà nghiên cứu. Chen và các đồng nghiệp tại Đại học Thanh Hoa (Bắc Kinh, Trung Quốc) đã sử dụng công thức dự đoán khối lượng sinh khối dựa trên mô hình máy vectơ hỗ trợ kết hợp với mạng lưới thần kinh tích chập , sử dụng dữ liệu định tính. lượng nước theo thời gian thực để dự đoán nhu cầu thức ăn và lượng thức ăn tối ưu cho tôm trong hệ thống nuôi RAS. Kết quả cho thấy sai số chỉ là 3,7%, thấp hơn nhiều so với cho ăn thủ công.
Giám sát và kiểm tra sinh khối cũng là một lĩnh vực được áp dụng hệ thống AI. Gonçalves và các đồng nghiệp tại Đại học Liên bang Mato Grosso do Sul, Brazil, đã mô tả tính hữu ích của mạng lưới thần kinh tích chập trong việc đếm cá giống. Phương pháp AI này cho phép đếm số lượng cá ngay cả khi con cá này bị con cá khác che khuất, đồng thời dự đoán chuyển động của cá con.
Công ty Umitron có trụ sở chính tại Tokyo, Nhật Bản đang tập trung mọi nguồn lực để đưa công nghệ AI vào ứng dụng nuôi trồng thủy sản . Hệ thống của Unitron sử dụng khả năng quan sát thời gian thực về hành vi bơi lội của động vật để xác định thời gian cho ăn và lượng thức ăn cần thiết cho mỗi lồng. Phương pháp này cải thiện đáng kể việc chuyển đổi thức ăn, đồng thời giảm chất thải và giảm đáng kể các yêu cầu vận chuyển/hậu cần.
Nhà sản xuất cá hồi toàn cầu Cermaq cũng đã nghiên cứu và phát triển hệ thống trí tuệ nhân tạo trong vài năm qua. Mô hình đáng chú ý nhất là iFarm do đối tác công nghệ BioSort phát triển, với mục tiêu chung là cải thiện sức khỏe và phúc lợi của cá nuôi trong lồng lưới. Ban đầu, công ty tập trung vào cách cá tương tác với hệ thống, sau đó tiến hành thử nghiệm để điều chỉnh và tối ưu hóa các chức năng cũng như hoạt động của hệ thống. Hiện tại, công ty đang đánh giá công nghệ cảm biến, thu thập và xử lý dữ liệu cũng như các thuật toán. Ngoài ra, việc phát triển các phương pháp phân loại cá trong lồng lưới cũng được ưu tiên hàng đầu.
Công nghệ giám sát và điều khiển dựa trên AI đang phát triển nhanh chóng về mọi mặt. Thiết bị hiện đại ngày nay cho phép người nuôi quan sát ba chiều kích thước, hình dạng, vị trí và hành vi của cá, tôm . “Camera âm thanh” hiện có khả năng chuyển đổi âm thanh thành hình ảnh video để sử dụng trong môi trường tối hoặc nước đục. Chất lượng nước trong các lồng hoặc bể lớn có thể được theo dõi bằng các cảm biến tự động di chuyển lên xuống, từ đó thu thập và hình thành hồ sơ dữ liệu 3D.
- Người phụ nữ đầu tiên trên thế giới kết hôn với hình ảnh AI 3D
- Chỉ với một lệnh, AI sẽ tạo ra những video chân thực như thế này
- Nhà khoa học Trung Quốc tạo ra “đứa trẻ” AI đầu tiên trên thế giới
