Группа ученых из России, Кипра и Сербии разработала интеллектуальную платформу, обеспечивающую точный контроль качества воды, режимов кормления и состояния рыб и водных растений на аквафермах. Эта система объединяет датчики, прогностические модели и алгоритмы машинного обучения, позволяя ИИ-помощнику предоставлять четкие рекомендации фермерам.
Новая система может помочь сократить расходы и повысить экологичность рыбных хозяйств, что особенно важно в регионах с ограниченными водными ресурсами, как сообщили в пресс-службе Российского научного фонда.
Аквакультура — это разведение рыбы и морепродуктов в искусственных водоемах и на морских фермах — является важным источником пищи для растущего населения планеты. Поддержка таких хозяйств затруднена, ведь даже незначительные изменения в качестве воды — ее acidity, химическом составе и уровне кислорода — могут влиять на здоровье выращиваемых существ. Поэтому фермерам нередко требуется очищать и менять воду в аквариумах, что требует больших объемов воды и электроэнергии.
Хотя системы на основе искусственного интеллекта могут значительно упростить наблюдение за аквафермами, они все еще не получили широкого распространения. Это связано с отсутствием полноценного инструментария для объединения датчиков и алгоритмов, необходимых для оценки качества воды и предоставления рекомендаций по уходу за рыбами и водными растениями.
Исследователи из Санкт-Петербургского Федерального исследовательского центра РАН (Санкт-Петербург) совместно с коллегами разработали первую комплексную систему, которая собирает данные об аквакультуре и предоставляет рекомендации по ее улучшению.
Система состоит из трех основных компонентов: датчиков, математических моделей для обработки данных и алгоритма ИИ, который предоставляет обратную связь пользователю. Сначала датчики измеряют температуру, уровень кислорода, кислотность и содержание аммиака в воде, а специалисты вводят данные о режиме кормления, смертности и росте рыб. Все параметры обрабатываются в цифровом формате: система очищает их от шумов, анализирует и формирует прогнозы о том, как изменятся эти показатели в различных условиях.
На основе таких прогнозов алгоритм ИИ формулирует конкретные рекомендации: например, усилить подачу кислорода в воду или скорректировать режим кормления рыб. Важно, что система не самостоятельно изменяет настройки в аквариумах, а ожидает подтверждения от специалиста, что делает ее безопасной и надежной.
«Разработанный инструмент позволит более рационально использовать ограниченные водные ресурсы на рыбных хозяйствах и улучшить экономическую стабильность предприятий. В ближайшее время мы планируем протестировать систему на аквафермах на Кипре — стране с развитым рыбным хозяйством и ограниченными водными ресурсами. Именно в таких условиях оптимизация работы акваферм наиболее актуальна. По предварительным оценкам, внедрение нашей технологии позволит сократить расход корма на 10–15% без снижения производительности аквакультуры, что обеспечит экономическую пользу соответствующим хозяйствам», — отметил руководитель проекта Андрей Ронжин, доктор технических наук, профессор, директор СПБ ФИЦ РАН.
В исследовании принимали участие сотрудники Калининградского государственного технического университета (Калининград), Крагуевацкого университета (Сербия), Университета Никосии (Кипр) и Научно-исследовательского института сельского хозяйства (Кипр). Результаты исследования, поддержанного грантом Российского научного фонда, опубликованы в журнале Environments.