Nytt steg for iFarm

Cermaq vil bruke kunstig intelligens og maskinlæring for å identifisere hver enkelt fisk i et oppdrettsanlegg. Når hver fisk kan få en egen helsejournal og tilpasset oppfølging sikres fiskehelse og velferd. Nå er første versjon av iFarm-sensoren som etter hvert skal registrere og gjenkjenne hver enkelt fisk, på plass i merden.

iFarm-prosjektet, som er et av havbruksnæringens mest spennende teknologiprosjekter, er et samarbeid mellom Cermaq, teknologiselskapet BioSort, og ScaleAQ, som er utstyrsleverandør til prosjektet.

Trives i merden

iFarm er ikke lett å få øye på. Mesteparten av komponentene i systemet ligger nemlig under havoverflaten, nede i merden, og samspiller med laksens bevegelsesmønster. Laksen fôres under et not-tak dypt nede i merden. Når den svømmer til overflaten for å snappe luft og fylle svømmeblæra, må den svømme gjennom et smalt parti. Det er her iFarm-sensoren nå er plassert, og læringen for å kunne registrere og etter hvert identifisere hver enkelt fisk er i gang.

- Fisken vi satte ut i iFarm merdene i september i fjor har spist godt og ser ut til å trives og svømmer enkelt opp og ned gjennom passasjen i not-taket for å komme til overflaten. Når vi nå skulle sette ut kamerasensoren var vi selvsagt svært spente på hvordan fisken ville reagere, sier Karl Fredrik Ottem, som er Cermaqs prosjektleder for iFarm.

Avansert teknologi

Med kamerasensoren på plass i merden har fisken fått innskrenka passasjen sin betydelig når den skal svømme opp til overflaten. Det at samspillet mellom fisken og sensorsystemet fungerer godt, er avgjørende for de neste fasene i prosjektet.

- Med kamerasensoren på plass skal vi begynne å teste hvordan kamera og lys fungerer på seks meters dyp. Det er snakk om ekstremt avansert teknologi som nå er plassert nede i merda, og som skal samspille med fisken, sier Ottem. 

Skanner hver fisk

Chris Noble, som er ekspert på fiskevelferd og seniorforsker ved Nofima, følger iFarm-prosjektet tett, og bekrefter at fiskeatferden er en nøkkel.

For å dokumentere og overvåke hvordan iFarm-installasjonene påvirker fisken, benytter prosjektet en trinnvis tilnærming og legger til eller forbedrer én komponent om gangen. Fisken overvåkes før og etter endringen ved hjelp av en rekke operasjonelle velferdsindikatorer, spesielt fiskeatferd i og rundt iFarm-sensoren. Trinnvise modifikasjoner betyr at prosjektpartnerne får god oversikt over effekten av hver endring, og kan bruke funnene til å gjøre justeringer i de neste trinnene i prosjektet, sier Noble.

De 11 kameraene som er plassert inne i sensoren skal skanne hver fisk og kunne fange opp og gjenkjenne små detaljer, som lakselus og prikkemønsteret på laksen. Og det på laks som er i bevegelse hele tiden. Da blir det avgjørende å få til god lyssetting og bilder av god kvalitet. 

- I tillegg til å overvåke fiskens atferd og velferd skal vi nå også teste elektronikk og software, driftsstabilitet og funksjonalitet, og lys og kamera under vann. Så langt har det meste gått veldig bra, men med kamerasensoren i sjø øker vi nå vanskelighetsgraden betydelig. Det er nå vi er inne i det virkelige nybrottsarbeidet, så fremover nå blir det veldig spennende, sier Ottem.