Studenti MIT Sea Grant istražuju granicu tehnologije i akvakulture u…

Norveška je najveći svjetski proizvođač farmed Atlantic salmone i jedan od vodećih izvoznika morskih plodova, dok SAD ostaju najveći uvoznik tih proizvoda, prema Organizaciji za hranu i poljoprivredu. Dva studenta MIT-a nedavno su putovali u Trondheim, Norveška, kako bi istražili najnovije tehnologije u razvoju i primjeni u akvakulturi na otvorenom moru. 

Beckett Devoe, senior na studiju umjetne inteligencije i donošenja odluka, i Tony Tang, junior na studiju mehaničkog inženjerstva, ranije su radili s MIT Sea Grant kroz Program za podršku istraživačkim projektima za studente (UROP). Doprinijeli su projektima vezanim za dizajn valnog generatora i primjenu mašinskog učenja za analizu zdravlja oštrih larvi u inkubatorima. Dok je bliska obalna akvakultura dobro uspostavljena industrija u Massachusettsu i SAD-u, akvakultura na otvorenom moru još uvijek je mlada grana ovdje, s jedinstvenim i složenim izazovima. 

Da bi bolje razumjeli ovu rastuću industriju, MIT Sea Grant je stvorio suradnički inicijativu AquaCulture Shock, s financiranjem putem granta za tehnologije akvakulture i obrazovanje putem Nacionalnog programa za pomorsku podršku fakulteta. U suradnji s programom MIT-Scandinavia MISTI (MIT International Science and Technology Initiatives), MIT Sea Grant je upario Devoea i Tanga s ljetnim praksama vezanim za akvakulturu na SINTEF Ocean, jednom od najvećih istraživačkih instituta u Europi. 

“Prilika da radim na ovom praktičnom projektu akvakulture, pod svjetski priznatim istraživačkim institutom, u području svijeta poznatom po inovacijama u pomorskoj tehnologiji — to je upravo ono što je MISTI,” kaže Madeline Smith, upraviteljica za MIT-Scandinavia. “Studenti ne samo da stječu vrijedno iskustvo u svojim studijskim područjima, nego razvijaju kulturno razumijevanje i vještine koje ih opremaju za buduće globalne vođe.” Oba studenta radila su u SINTEF Oceanovom Laboratoriju za robotiku i autonomne sisteme u akvakulturi (ACE-Robotic Lab), koji je dizajniran za razvoj i testiranje novih akvakulturnih tehnologija. 

“Norveška ima jedinstvenu geografiju gdje ima sve ove fjorde,” kaže Sveinung Ohrem, istraživač u grupi za robotiku i automatizaciju u akvakulturi na SINTEF Oceanu. “Imate puno zaštićenih voda, što ga čini idealnim za akvakulturu na moru.” Procjenjuje da ima oko tisuću ribljaka uz norvešku obalu, i prolazi kroz neke od alata koji se koriste u industriji: sustavi za donošenje odluka za prikupljanje i vizualizaciju podataka za poljoprivrednike i operatore; roboti za inspekciju i čišćenje; okolišni senzori za mjerenje kisika, temperature i strujanja; echosounderi koji šalju akustične signale za praćenje riba; i kamere za procjenu biomase i finu podesu hranjenja. “Hranjenje je velika izazov,” kaže. “Hrana je najveći trošak, daleko najveći, pa optimizacija hranjenja dovodi do značajnog smanjenja troškova.”

Tijekom praksa, Devoe je radio na projektu koji koristi AI za optimizaciju hranjenja riba. “Pokušavam pogledati različite karakteristike farme — možda koliko su velike ribe, ili koliko je hladna voda … i koristiti to da dajem poljoprivrednicima optimalni iznos hrane za najbolje rezultate, dok se i uštedi na hrani,” objašnjava. “Bilo je dobro naučiti još nekih tehnika mašinskog učenja i poboljšati se na stvarnom projektu.” 

U istom laboratoriju, Tang je radio na simulaciji sustava podmornica-manipulatora za navigaciju farmi i popravak oštećenja na košnicama s robotskim rukom. Ohrem kaže da danas u Norveškoj radi tisuće akvakulturnih robota. “Skala je ogromna,” kaže. “Ne možete imati 8.000 ljudi koji kontroliraju 8.000 robota — to nije ekonomski ni praktično moguće. Stoga je razina autonomije u svim ovim robotima potrebno povećati.”

Suradnja između MIT-a i SINTEF Ocean počela je 2023. godine kada je MIT Sea Grant primio Eleni Kelasidi, posjetnu istraživačicu iz ACE-Robotic Lab. Kelasidi je surađivala s direktorom MIT Sea Grant, Michaelom Triantafyllouom, i profesorom mehaničkog inženjerstva Themistoklisom Sapsisom u razvoju kontrolera, modela i podmornica za akvakulturu, dok je istovremeno istraživala interakcije riba i strojeva. 

“Imali smo dugu i plodnu suradnju s Norveškim univerzitetom za nauku i tehnologiju (NTNU) i SINTEF, što se nastavlja s važnim naporima kao što je akvakulturni projekt s dr. Kelasidi,” kaže Triantafyllou. “Norveška je na čelu u akvakulturi na otvorenom moru, a MIT Sea Grant ulaže u ovo područje, pa se očekuju velika postignuća iz suradnje.”

Kelasidi, koja je sada profesorica na NTNU, također vodi Laboratorij za poljoprivrednu robotiku, fokusirajući se na razvoj otpornih robota koji rade u vrlo složenim okruženjima. 

Inovacije u akvakulturi na otvorenom moru

Inovacije u akvakulturi na otvorenom moru donose brojne prednosti, ali i izazove. Jedan od ključnih aspekata je optimizacija hranjenja riba, što može značiti značajnu uštedu na troškovima. AI i mašinsko učenje igraju ključnu ulogu u ovom procesu, omogućavajući preciznije i efikasnije upravljanje hranjenjem.

AI u optimizaciji hranjenja riba

AI sustavi mogu analizirati velike količine podataka u realnom vremenu, pružajući poljoprivrednicima informacije koje im pomažu u donošenju odluka o hranjenju. Na primjer, sustavi mogu pratiti veličinu riba, temperaturu vode i druge parametre kako bi predvidjeli optimalni iznos hrane za maksimalnu rast i minimalne troškove. Ovo ne samo da smanjuje troškove, nego i poboljšava zdravlje riba, što je kritično za uspješnu akvakulturu.

Robotika u akvakulturi

Robotika također igra važnu ulogu u modernoj akvakulturi. Roboti se koriste za razne zadatke, od inspekcije i čišćenja do popravka oštećenih košnica. Na primjer, autonomni roboti mogu navigirati farme i koristiti robotski rukovi za popravak oštećenih mreža, što je posebno korisno u velikim i teško dostupnim područjima. Ovo ne samo da poboljšava efikasnost, nego i smanjuje potrebu za ljudskom radnom snagom, što je posebno važno u industriji gdje se radna snaga može biti rijetka.

Okolišni senzori i monitoriranje

Okolišni senzori su ključni za praćenje okruženja u akvakulturi. Oni mogu mjerenje razine kisika, temperature i strujanja vode, pružajući važne podatke poljoprivrednicima. Na primjer, senzori mogu upozoriti poljoprivrednike na promjene u okruženju koje mogu utjecati na zdravlje riba, kao što su prekomjerne temperature ili niske razine kisika. Ovo omogućava brzu intervenciju i smanjuje rizik od gubitaka.

Prednosti i nedostaci akvakulture na otvorenom moru

Akvakultura na otvorenom moru donosi mnoge prednosti, ali ima i svoje nedostatke. Jedan od glavnih prednosti je mogućnost uzgoja velikih količina hrane u relativno malom prostoru, što je posebno važno u kontekstu rastuće potražnje za hranom. Također, akvakultura na otvorenom moru može biti manje ovisna o slatkoj vodi, što je korisno u područjima gdje je slatka voda rijetka.

Međutim, akvakultura na otvorenom moru ima i svoje nedostatke. Jedan od glavnih izazova je upravljanje okruženjem, što može biti složeno zbog promjenljivih uvjeta na moru. Također, akvakultura na otvorenom moru može biti osjetljiva na bolesti i parazite, što može dovesti do gubitaka. Zadnji, ali ne i najmanji, izazov je upravljanje otpadom, što je kritično za zaštitu okoliša.

Zaključak

Akvakultura na otvorenom moru predstavlja budućnost u pogledu hrane. Inovacije u AI, robotici i okolišnim senzorima donose nove mogućnosti za optimizaciju procesa i poboljšanje efikasnosti. Međutim, da bi se ispunio potencijal ove industrije, potrebno je suradnja između akademskih institucija, industrije i vlade. Suradnja između MIT-a i SINTEF Ocean je samo jedan primjer toga kako takva suradnja može donijeti velika postignuća.

Česta pitanja

Koji su glavni izazovi u akvakulturi na otvorenom moru?

Glavni izazovi u akvakulturi na otvorenom moru uključuju upravljanje okruženjem, bolesti i parazite, te upravljanje otpadom. Također, akvakultura na otvorenom moru može biti ovisna o promjenljivim uvjetima na moru.

Kako AI pomaže u akvakulturi?

AI pomaže u akvakulturi na više načina. Može optimizirati hranjenje riba, pružiti podatke o okruženju i pomoći u donošenju odluka. Također, AI može pomoći u praćenju zdravlja riba i detektiranju bolesti.

Koji su primjeri robota koji se koriste u akvakulturi?

Roboti koji se koriste u akvakulturi uključuju robote za inspekciju i čišćenje, kao i autonomne sustave za popravak oštećenih košnica. Ovi roboti mogu raditi u teško dostupnim područjima i poboljšati efikasnost akvakulture.

Kako okolišni senzori pomažu u akvakulturi?

Okolišni senzori pomažu u akvakulturi pružajući podatke o razini kisika, temperaturi i strujanju vode. Ovi senzori mogu upozoriti poljoprivrednike na promjene u okruženju koje mogu utjecati na zdravlje riba.

Koja je budućnost akvakulture na otvorenom moru?

Budućnost akvakulture na otvorenom moru izgleda vrlo obećavajuće. Inovacije u AI, robotici i okolišnim senzorima donose nove mogućnosti za optimizaciju procesa i poboljšanje efikasnosti. Međutim, da bi se ispunio potencijal ove industrije, potrebno je suradnja između akademskih institucija, industrije i vlade.