SIS Next-Level-Welfare
Neste nivå av fiskevelferd – atferdsovervåking av akvatiske dyr
Det strategiske forskningsprosjektet SIS Next-Level-Welfare tar sikte på å fremme akvakultur gjennom digital innovasjon ved å utvikle en robust ML- og IT-infrastruktur, diversifisere digitale verktøyapplikasjoner, foredle atferdsanalysemodeller, gjennomføre en SWOT-analyse og spre kunnskap gjennom publikasjoner og retningslinjer.
Start
01. jan 2025
Slutt
24. des 2027
Finansiert av
Nofima
Bakgrunn
Precision Fish Farming transformerer akvakultur ved å adressere underutnyttelsen av atferdsovervåking som en velferdsindikator, utnytte kunstig intelligens (AI) og maskinlæring (ML) for å forbedre dyrevelferd og helsedokumentasjon, optimalisere bærekraftig produksjon og fremme nye forskningssamarbeid, og dermed løse problemet med utilstrekkelige og manuelle revisjonsmetoder som begrenser nytten og anvendeligheten til atferdsdata.
Mål
Styrke Nofimas posisjon og evner angående atferdsvurderinger i akvakultur og fiskeri ved bruk av kunstig intelligens.
- Utvikle ML- og IT-plattformer:
Lag bærbare kameraløsninger og administrer videodatasett for systematisk atferdsanalyse. - Diversifisere digitale verktøy:
Studer ulike livsstadier, oppdrettssystemer og deres relevans for fiskehelse og klimaendringer. - Forbedre den digitale verktøykassen:
Forbedre atferdsanalysemodeller, bruk data fra sensorer som ekkolodd, og integrer i en omfattende verktøykasse.
Slik jobber vi
Å bygge et robust datasett er det første skrittet mot å utnytte AI i akvakulturforskningen ved Nofima. Dette datasettet vil tjene som grunnlaget for å utvikle generaliserte maskinlæringsmodeller for å kvantifisere atferd.
Et godt vedlikeholdt datasett kan brukes i ulike sammenhenger, for eksempel å forstå klimapåvirkninger, vurdere helsetrusler og optimalisere oppdrettssystemer.
Vi følger de eksperimentelle forsøkene i 2025 og 2026 for å videofilme atferdsaspektene. Vi vil utvikle og foredle vår digitale verktøykasse ved å forbedre eksisterende dyplæring og klassiske modeller for atferdsanalyse, utnytte data fra andre sensorer (f.eks. ekkolodd), og integrere data i en omfattende verktøykasse for fiskeatferdsanalyse.
Funnene fra disse studiene kan formidles gjennom publikasjoner og presentasjoner, og fremme samarbeid med andre forskere og organisasjoner. Dessuten fremmer et godt strukturert og tilgjengelig datasett FAIR-prinsippene (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable), og gjør det enklere med samarbeid og kunnskapsdeling.
Nofimas strategiske satsinger
Nofima satser egne midler for å øke kompetansen på næringsnyttige, relevante og nyskapende områder og styrke vår posisjon blant ledende anvendte forskningsmiljøer.
Aktive prosjekter
Forskningsområder
Fisk i oppdrett
Temaer
Fiskevelferd
Lignende prosjekter