中国水产频道报道, AI(人工智能)养出来的虾子肥美大尾,肉质Q甜,来看看高雄一群教授如何打造三处AI养殖池,养出好虾。 传统养殖虾塭,渔民必须看天吃饭,大雨容易改变虾塘水质酸碱度,加上池深水浊无法目视水底饲料消耗度,最怕喂食过度让残饵污染水质,导致虾群大量死亡,“一只虾浮上水面,池底恐怕已有上百只死虾了。”中山大学海洋科学系教授洪庆章说。 AI育成率从不到5成拉高到7成 即使渔民频繁巡察虾塘,也难以精确掌握虾子生长进度,必须靠捞虾检视的方式抽样整个虾塭生长进度,加上台湾养殖业主高龄化,高龄渔夫冒恶劣天气巡察也让人惊心,中山大学海洋科学系教授洪庆章推动跨学系专案,与资讯工程系教授黄英哲合作,要让AI应用落地,解决老渔夫痛点。 洪庆章成立的智慧科技水产养殖团队最新成果,是利用AI养虾,不仅虾只身型比一般传统养殖虾大得多,也能利用AI告知投饵最佳时机,降低成本,减少人力巡逻工作量,用AI增加虾塘产收。 透过AI养虾成绩斐然,一般坊间养殖虾子育成率约4-5成,也就是说,一万尾虾苗最好可以育成50万只虾子,若天候不佳,育成率还会更差,但教授们导入AI以科学方法养虾,育成率可以提高到7成。 AI监控水质,监测虾生长活力 洪庆章说,水质与喂食的饲料数量及时间点关联非常高,但养虾的水质混浊,所以渔民无法以目视判断池底虾的健康情况,一旦过度喂养虾群,水中残留过多的残饵与排泄物,会使水质加快恶化。 洪庆章说,坏的水质会将增生细菌,使虾只生病,导致全池覆没。当台风、寒害来临,更是虾塘最危险的挑战。 目前AI已经可以协助渔民判断是否该投饵喂食,其次,掌握池里虾只的数量、大小与移动速度,透过资料机器学习,也已建立虾只成长模型。 目前洪教授的团队也开发了APP,让农夫透过手机App就能执行,另外,有别于传统虾塘是四方形,虾池角落常堆积污泥废饵,因此团队也改良推出圆形虾塘,让淤泥因水流集中于池底中央,有利于清洁排污,取代人工挖污泥,减缓水质腐坏。另外虾塘也设立一圈供氧设备,让虾只含氧平均。 AI养殖挑战是资料量与自动化 AI养虾第二个考验是庞大资料量与自动化考验,洪庆章表示,专案执行第一年已累积了47TB影像跟照片资料,若预估专案要执行三年,资料量累积将会高达500TB。 在智慧养虾后,这个团队的下一步是自动化。黄英哲表示传统养殖业必须看天吃饭,很难跟工厂一样照固定规则运行,所以养殖业导入自动化管理系统有很大挑战,但可以利用AI弥补,目前虾塘老板可以透过App监控最佳喂食时间,按未来期望能更AI化自动判断时机并投料。 调查显示,76%的台湾受访者已计划在未来开始采用AI解决方案,但有83%的受访者不知该从何处着手,对此黄英哲表示,传统产业若要转型突破,必须要先找出隐藏在企业内价值资料,这部分必须对资讯系统进行投资,目前该团队计划把该实验架构复制到一般鱼塭,进行实地测试。 |
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