Vil bruke ansiktsgjenkjenning på fisk
Du trudde kanskje at ein fisk var ein fisk? Der tek du feil. Også fisk er unike individ med ulike trekk, og no vil forskarar frå Havforskningsinstituttet prøve skilje den eine frå den andre med ansiktsgjenkjenning.
Denne artikkelen er tre år eller eldre.
Det skriv Havforskningsinstituttet i ein sak på sine heimesider.
I sommar set Kim Halvorsen og teamet hans ut kamera og antenner rundt reira til leppefisken grøngylte som held til på Saltskjærholmane i Austevoll. Filmane frå reira skal koplast mot informasjon som blir sende til antennene frå grøngylter som er merka, og alt blir så mata inn i datamaskiner og tolka av avanserte algoritmar.
– Grøngyltene ser like ut ved første augekast, men mønstera deira er unike, og dei er difor ein ideell art å prøve ut denne teknologien på. Dessutan er grøngylta stadbunden, og vi har merka mange tusen individ allereie, seier Halvorsen.
Det er ikkje tidlegare brukt maskinlæring til å kjenne att fisk i vill tilstand, sjølv om automatisk individidentifisering er utvikla for dyr på land. Dersom ein får denne teknologien til å virke kan ein bruke han til å analysere mange artar av fisk på ein meir effektiv måte enn i dag.
Gir presis kunnskap
– Når vi brukar video til å telle fisk, så veit ein ikkje om ein tel den same fisken mange gonger. Dersom vi klarer å trene datamaskinene til å kjenne igjen fiskeindivid, så opnar det for mange bruksområde. Det kan vere nyttig for å kartlegge vill laks som går opp og ned av elvane, eller for å berekne presist talet på fisk i ei merd, seier Halvorsen.
Forskarane er også interesserte i å få meir presis kunnskap om kva leveområde fisken brukar, og nøyaktig kva han gjer der. Kjem individa tilbake til akkurat same plass for å gyte kvart år? Ansiktsgjenkjenning kan også brukast til å studere korleis fisken oppfører seg før paring, eller om varmare klima påverkar korleis fisken pleier yngelen.
Treng eit stort bildebibliotek
Ein fordel med denne metoden er at ein kan få mykje informasjon om fisken utan å ta han opp. No brukar ein fysisk merking av fisk for å estimere bestandar og for å studere korleis han bevegar seg. Dette er kostbart og tidkrevjande, og det kan påverke både velferda og åtferda til fisken. Automatisk individgjenkjenning har potensial til erstatte slike merkeforsøk, noko vil vere både billigare, betre for fisken og kjappare for forskarane.
Prosjektet er framleis heilt i oppstartsfasen, og ein er langt frå sikre på at ein vil lukkast. Ein føresetnad er at ein får inn mengder med bilete og video av dei same individa over tid og i forskjellige settingar.
– Vi treng eit stort bildebibliotek for å finne ut om dette fungerer, og det er ein stor jobb å lære opp datamaskinene. Dette er grunnforsking som vi håper vil kunne kome til nytt ein gong i framtida, seier Halvorsen.
Kontakt: Kim Halvorsen på mobil: 40016601 eller på mail: kim.halvorsen@hi.no
