Команда Dilibrium Innovations на онлайн-интенсиве по искусственному интеллекту и анализу данных Архипелаг 20.35 представила проект алгоритма, который выращивает рыбу. Проект помогает решить кадровую проблему на аквафермах: специалистов-ихтиологов в стране мало, и они нарасхват. Встретились с создателем проекта Андреем Зигулей и разобрались, как воспитать ИИ-рыбовода.
На каких фермах нужен ИИ
Алгоритм Dilibrium Innovations работает в установках замкнутого водоснабжения. В России такие аквафермы только начинают появляться. В нашей стране рыбу принято выращивать в естественных водоемах, в своеобразных загонах — садках. Они позволяют рыбе жить в привычных условиях, а предпринимателю — экономить на обустройстве фермы.
«По опыту норвежских фермеров, за 15 лет использования садковых конструкций под ними образуется шестиметровый слой отложений, кишащий паразитами. Как итог — рыба болеет».
В установках замкнутого водоснабжения вода очищена и у рыбы практически нет шансов заразиться. Можно контролировать температуру, освещенность, состав микроэлементов в воде. Расход корма на 20% меньше, чем в садках, а рыба растет быстрее.
Однако для эффективного управления таким производством необходимы специалисты-ихтиологи, которые разбираются в биологии, химии, цифровой технике. Таких экспертов с опытом работы найти очень сложно.
ИИ вместо ихтиолога
Если в садках рыбу просто кормят и следят, чтобы она не уплыла, то в замкнутых установках специалисты контролируют ее развитие, меняя температуру, освещенность и химические параметры воды. Эти показатели зависят от возраста и породы рыбы.
Алгоритм Dilibrium Innovations собирает информацию с датчиков, анализирует ее и строит прогнозы. Получение и обработка информации с измерительных приборов — обычная задача для ИИ в наши дни, но на акваферме ее решать сложно, потому что рыба — живая и нельзя предсказать ее развитие со стопроцентной достоверностью.
Например, особь радужной форели весит от 1 до 5 килограммов. Благоприятная температура воды для нее — 13,6 градусов, а для нереста нужны 8–10 градусов. ИИ может измерить параметры рыбы и сделать вывод, что она плохо растет. Он оповестит об этом оператора и предложит решение.
«Задача в том, чтобы обучить нейросеть замечать отклонения температуры, освещенности, состава воды и других параметров. „Умная“ нейросеть будет контролировать и предотвращать эти изменения».
Внедрение проекта
Самая большая проблема проекта — это недостаток специалистов, которые обеспечат нейросеть надежными данными для обучения.
«При попытке применить данные университетских ихтиологов, так сказать, „на земле“ оказалось, что многие вещи не соответствуют действительности. Теория и практика слишком сильно различаются».
Для обучения ИИ Андрей Зигуля планирует создать цифровой двойник установки с рыбой, который будет имитировать реальные процессы. ИИ поручат создать оптимальную биологическую модель, на основе которой будут выстраивать управление фермой.
Еще одна задача команды — популяризация технологий ИИ и противодействие мошенникам. В планах компании — показать, что ИИ-технологии не только реальны, но и могут вывести сельское хозяйство на качественно новый уровень.