水產養殖業的人工智慧使用指南

　　人工智慧(Artificial intelligence，AI)已經透過提供各種服務成為數百萬人日常生活的一部分，善加利用它會成為強化各個行業的有效工具，在水產養殖業亦是如此。以下是一些目前可用系統的最佳使用指南。

　　飼料費用對於養殖漁戶來說是最大的成本支出，然而，分辨何時及餵飼多少飼料才最適當的技能需要花費數年的時間才能熟練，但若是可以將人類的經驗和知識傳遞給機器學習並應用，這將改變一切。一家名為Observe Technologies的公司提供了一個隨插即用的AI數據處理系統，以便在餵食魚群的同時追踪餵飼模式，目標是為漁民在飼料的使用上提供經驗和客觀指導。另一家名為eFishery的公司開發了一種系統，能使用感測器檢測魚蝦的飢餓程度，利用食物分配器控制並分配適量的飼料，該公司聲稱這可以將飼料成本降低多達21％。日本和新加坡的水產養殖技術公司Umitron Cell提供了可以遠端搖控的智慧餵魚器，避免在危險環境還必須下水的情況，像是暴風雨或夏季炎熱天氣，利用數據優化餵飼時間表為漁民提供決策建議，減少浪費並提高收益和可持續性，為用戶達成工作與生活的平衡，以更少的資源生產更多海鮮。【延伸閱讀】導入新興技術之漁業科技可能發展

　　魚類疾病的發生是下一個驅動養殖成本上升的主要因素，而人工智慧可以輕鬆解決這些問題，程式可以透過蒐集的數據，採取預防措施，並在疾病發生之前預測爆發時機。挪威的海鮮創新社群發表了AquaCloud雲端平台，意旨在幫助魚類的健康管理和研究人員對付海蝨，預測甚至是阻止其在養殖籠中生長，減少依賴性藥物的昂貴治療費用，從而將死亡率降至最低。印度水產養殖初創公司Aquaconnect提供一種名為FarmMOJO的手機應用程式，可幫助蝦農預測疾病並提高水質，配備感測器的無人機和機器人還可以收集養殖數據，例如水的pH值、鹽度、溶解氧含量、濁度、污染物甚至魚群的心跳頻率，而這些數據都可以透過智慧手機獲得。SHOAL為其中最具創新性的產品之一，它使用機器魚來檢測養殖魚場和其他設施附近的水下污染源，透過AI漁民可以遠程打開或關閉水泵、馬達、曝氣機或升壓器，可以透過更改程式參數來預測產量和需求，進一步提高效率和監控能力。XpertSea則是利用電腦視覺技術和AI來計算蝦的生長參數，幫助養殖者預測最有利可圖的收穫期，該系統還可以根據現有數據提前14天預測蝦的生長情形，透過將蝦類生長數據與市場價格結合使養殖者更容易做出正確的決策。

資料來源

• The Fish Site

文章摘譯

• 農業科技決策資訊平台管理團隊