Digital teknologi kan benyttes for å forenkle og effektivisere moderne fiskeoppdrett. Foto: ABB

Bruker bildegjenkjenning, maskinlæring og kunstig intelligens for å måle laksens biomasse

ABB ønsket å vise hvordan moderne, digital teknologi kunne forenkle og effektivisere moderne fiskeoppdrett. Resultatet ble et system som bedrer nøyaktighet i målinger og gir bedre dyrevelferd.

– I mai i fjor deltok ABB på en workshop hos Norway Royal Salmon (NRS) i Tromsø sammen med Microsoft. I løpet av tre dager fant vi frem til flere områder hvor digital teknologi kan benyttes for å forenkle og effektivisere moderne fiskeoppdrett. Det prosjektet vi valgte å starte med dreier seg om å beregne hvor mye laks det er i merdene, sier prosjektleder i ABB, Turid Storaas Nastad.

Oppdretterne er pålagt en ukentlig rapportering til Mattilsynet om hvor mye fisk det er i merdene og hva fisken veier. Vanlig prosedyre har vært å ta opp 20 fisk fra hver merd, en gang per uke, og måle og veie dem. Dette har dannet et grunnlag for å beregne totalen. Metoden er arbeidskrevende, ikke spesielt nøyaktig og heller ikke bra for fisken.

Automatisert måling og telling

Enkelt forklart består løsningen, som nå er utviklet, av et stereokamera som tar bilder av laksen, modeller som klarer å gjenkjenne fisken og modeller som måler lengden mellom bestemte punkt på den. Dette datagrunnlaget brukes til å beregne hvor mye biomasse det er i hver merd.

– Disse målingene er mye mer nøyaktige enn den manuelle metoden, og i tillegg slipper man å ta opp og håndtere fisken utenfor merden, derfor blir også dyrevelferden bedre, fortsetter Storaas Nastad.

ABB har 20 års erfaring med leveranser av elektro- og automasjonsløsninger til hele verdikjeden innen oppdrett, og har vært ansvarlig for gjennomføringen av prosjektet. Norway Royal Salmon har stilt med kunnskap om fiskeoppdrett, mens Microsoft har vært rådgivende på skyløsningen og på hvordan bilder kan tolkes og brukes som datagrunnlag. I tillegg hadde ABB med seg Computas på laget for å utføre sin rolle som leverandør. ABB er en ledende leverandør innen industriell digitalisering og har kompetanse på skytjenester, kunstig intelligens, maskinlæring og bildegjenkjenning. I perioder med stor arbeidsmengde har Computas styrket ABBs team på disse områdene.

– ABB og Computas kjenner hverandre godt etter flerårig samarbeid innenfor ulike industrisegmenter. Det er derfor naturlig for oss å bruke partnere som Computas for å komplementere oss innenfor bestemte nisjeområder, sier Marius Five Aarset, som er leder for digitale leveranser i ABB.

Følte eierskap til løsningen

En av Computas-konsulentene som bidro i prosjektet er seniorutvikler Simen Selseng. Han forteller at Computas ble godt integrert i prosjektet og at de fort følte eierskap til løsningen de var med å utvikle. Og det til tross for at store deler av prosjektet ble gjennomført i perioden da Norge var korona-stengt.

– Det var jo litt spesielt å bare jobbe via video uten at vi traff hverandre i det virkelige liv før langt ut i prosjektet. Men samtidig viser det jo også at vi klarer å gjøre omtrent hva som helst så lenge vi har gode digitale verktøy og en god kultur for samarbeid, forteller han.

Faglig sett har prosjektet passet Computas bra. Det norske IT-selskapet har solid erfaring med system- og applikasjonsutvikling på skyplattformer, og har jobbet med kunstig intelligens siden 80-tallet.

– Vi bidro med å sette systemet og ikke minst maskinlæringen i produksjon. Nå var det ikke lenger en prototype vi holdt på å utvikle, men det endelige systemet som vi arbeidet for at skulle bli så stabilt og robust som mulig. Systemet er skybasert, bygget på Microsoft Azure. Azure er en moden skyplattform og vi har tatt i bruk mange av tjenestene som tilbys istedenfor å bygge de fra bunnen av. Dette inkluderer helt ny teknologi for maskinlæring, forklarer han.

Et godt samarbeid

– Samarbeidet har gått veldig bra og vi opplever at Computas ble en integrert del av teamet vårt. De er smidige å jobbe med og tilpasser sin involvering etter de behovene vi har og stiller med den kompetansen som vi har behov for, avslutter Five Aarset.

Teknologien vi brukte

  • Microsoft Azure
  • Microsoft Azure Machine Learning Studio
  • Microsoft Azure IoT Edge
  • Microsoft Azure DevOps
  • Docker
  • Python
Portrettbilde av Marita Vangstein

Vil du vite mer?

Kontakt oss gjerne på e-post for en uforpliktende prat.

Marita Vangstein