据洪教授介绍 ， 目前市面上的水下相机 ， 都不适合在浑浊的养殖池中使用 。 但是 ， 这种特殊的水下视频水产养殖系统 ， 不仅可以实时记录全彩色镜头 ， 还可以使用红外技术全天观察到鱼和虾的生长情况 。 此外 ， 还可以通过手机或互联网远程控制饲料投喂和污泥处理系统 ， 从而减少了体力劳动的时间 ， 并且最大限度地减少了夜间工作的危险 。
黄教授表示：“然而 ， 仅靠视频监控是不够的 。 因为传统的养虾业严重依赖大自然 ， 因此很难找到规律的养殖方式 ， 这是在水产养殖中实施自动化管理系统的最大障碍 ， 但人工智能 ， 可以填补这一不足 。 ”
人工智能水产养殖研究团队分析了大量数据 ， 包括：增强的监控图像 ， 以“训练”这些机器 ， 让它们很容易就制定出养殖计划 。 并且 ， 利用机器学习技术 ， 该团队还能够基于池塘中虾的数量、大小和移动速度判断未来虾的生长数据 ， 以更好地维护健康的种群增长 。 此外 ， 这项技术可以将养殖户几十年的经验转化为数字数据 ， 并代代相传 。
数据分析可以用于提高养虾效率 。 例如 ， 当图像中虾的肠子出现断裂甚至消失时 ， 通常表明虾生病或死亡 。 更重要的是 ， 人工智能可以帮助养殖户采取预防措施 ， 在疾病有机会传播之前 ， 处理患病的个体虾 。
洪教授说：“传统的饲料投喂机 ， 只对是否进行投喂起作用 ， 养殖户仍然需要手动调整投喂的频率和数量 。 由于饲料占总成本的40%左右 ， 保持准确的投喂量实际上是省钱 。 此外 ， 一旦我们收集到足够的数据来建立虾的生长数据 ， 养殖户将能够根据科学数据确定何时是出售虾的最佳时间 。 我们希望通过在传统水产养殖行业中采用人工智能 ， 能够显着提高整体产值和效益 。 ”
希捷科技亚太区销售副总裁Robert Yang表示：“这是一个典型的例子 ， 说明各行各业都可以人工智能技术中受益 ， 并改善人们的生活和生计 ， 创新传统的养虾方法 ， 同时又不丧失虾农多年来积累的深厚经验和知识 。 由洪教授和黄教授领导的人工智能水产养殖研究团队 ， 利用先进的技术和大量数据来解决养殖户的问题 ， 提高养殖效率 。 ”
黄教授也表示：“我们团队的对虾生长数据至少增加了10倍 ， 仅在一年内生成的原始数据就达到了惊人的47TB 。 加上每天传输到AI数据库的4000张图像 ， 预计三年内 ， 我们团队的数据生成量将接近500TB 。 在不同条件下收集的对虾生长这些数据 ， 为生物学研究和水产养殖业提供了宝贵的见解 ， 这些数据也值得安全地永久存储 。 ”
四、IT基础设施是构建AI数据库的关键
希捷的 “数据脉冲：能够最大限度地发挥人工智能的潜力” 。 研究表明 ， 76%的受访者计划采用或开始采用更多的人工智能解决方案 ， 但83%的受访者表示他们不知道从哪里开始采用人工智能技术 。
“目前 ， 大多数组织还没有建立自己的人工智能数据库 ， 尤其是那些仍然依靠过去的经验 ， 做出决策的传统行业 。 为了实现数字化转型 ， 这些组织必须重视其数据的隐藏价值 ， 其中构建IT基础设施是关键 。 ”
现在 ， 有很多当地的养殖户 ， 讨论将这种“AI养虾”技术应用到自己的池塘当中 。 并且 ， 能用好科技的力量 ， 通过人工智能提高养殖效率 ， 增加产量 ， 对虾行业将有可能再次振兴 。
【Windows11|养虾，有新途径！AI技术，将大大提高养虾效率，成活率达到8成】
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