Цифрова система за ранно предупреждение за аквакултури - може да бъде прехвърлена и на други селскостопански животни в най-добрата графика онлайн
Стартиращият "Monitorfish" разработва цифрова система за ранно предупреждение за аквакултури. Ако планът работи, принципът може да бъде прехвърлен и в други животновъдни стопанства.
Екипът от стартиращия "Monitorfish" тества своята технология за наблюдение на аквакултурата с фермер за скариди Берт Векер (2-ри отдясно). (Източник на изображението: Б. Лютке Хокенбек)
Тази статия се появи за първи път в списание f3 - farm.food.future.
Скаридите трябва да се чувстват сякаш са в каньон в Ню Йорк, когато плуват наоколо между блоковите редове рафтове, чиито отворени равнини служат като място за съхранение и се оттеглят като подове. Колкото и претъпкано да е по улиците на Голямата ябълка, животът на скаридите протича в съоръжението за морска вода на „Скариди Фьорде“ близо до Кил. Тук жителите на плуването в момента са разпределени равномерно в басейна. Ако обаче качеството на водата се влоши или дори се повдигне, това може бързо да се промени. Когато разглежда скаридите в Ню Йорк, наблюдателят може да разбере колко трудно трябва да бъде за животновъда да наблюдава здравето на безбройните животни.
За да не загубите следи от нещата тук, басейните на „Скаридите Förde“ се наблюдават цифрово от стартиращия „Monitorfish“. (Източник на изображението: Б. Лютке Хокенбек)
Стартиращият в Берлин „Monitorfish“ иска да помогне. Основателният екип, състоящ се от Доминик Евалд, Ян Виктор Апел и - без шега - Ралф Фиш, работи по система за мониторинг на бизнеса в аквакултурата от 2017 г. Дигиталната технология трябва непрекъснато да наблюдава качеството на водата и поведението на рибите и да издава предупреждение в случай на отклонения, които се отклоняват от нормата. В бъдеще той също така ще предостави диагноза кои стойности са грешни във водата.
Стартиращото предприятие си сътрудничи с Берт Векер, управляващ директор на Förde Shrimp, наред с други. Той тества технологията и дава на екипа обратна връзка от практиката. Там някои фактори вече се измерват цифрово, но служителите му все още вземат проби от водата за лабораторията по химия на вода на ръка.
Опростете отстраняването на неизправности във вода
ИТ експертът Ян Виктор Апел (вляво) и практикуващият Берт Векер работят заедно по разработването на стартиращия „Monitorfish“. (Източник на изображението: Снимка: Б. Лютке Хокенбек)
„Има много параметри, които трябва да се вземат предвид при рибовъдството“, обяснява Векер, който е доктор по морска биология и инженерство на аквакултури. „Ако рибите променят поведението си, трябва да потърсим грешки във водата и да разберем защо е така.“ Същността на въпроса: много фактори като съдържание на кислород и въглероден диоксид, насищане на газове, температура или рН блокират. И ако нещо не е наред в резервоара, това не само „застрашава“ една риба, но вероятно всички и наведнъж и много внезапно.
Статистически погледнато, компаниите губят всяка седма партида. - Доминик Евалд
Това важи и за скаридите. Ако се държат забележимо, собственикът на рибата знае какво означава това в най-добрия случай. „Ако подаването на кислород отпадне в резервоар, скаридите плуват до входа“, казва Векер. „Ако във водата има твърде много CO2, те плуват по-бавно като цяло. И ако газът е пренаситен, всички се поклащат в долната част на таза. “Но има и промени в поведението, които не могат да бъдат веднага приписани на причина. Освен това рибовъдите не могат да се взират във водата цял ден. И най-лошото от всичко: колкото по-бурна е реакцията на рибата във водата, толкова по-голям е рискът действието да е твърде късно.
Всеки седми проход умира
Ралф Фиш може да ви каже нещо или две за това. 57-годишният съосновател вече е управлявал няколко рибовъдни стопанства - и накрая се е отказал от собствената си ферма за зандери преди няколко години. „Просто не ми се искаше да съм буден завинаги през нощта и след това да пристигна твърде късно, когато нещо наистина е сериозно.“ Нещо сериозно, което в най-лошия случай означава, че цели партиди, т.е. пасажи, загиват.
„Статистически погледнато, компаниите губят всяка седма партида“, казва основателят Доминик Евалд. 33-годишният берлинчанин има идеята за дигитална система за наблюдение в кръгова икономика през 2016 г. в холандския университет Вагенинген. Днес той е нещо като преводач между рибния специалист Ралф и IT експерта Ян Виктор, на 33 години. Ралф познава рибите, тяхното развъждане и поведение. Той казва на Ян Виктор какво поведение трябва да вземат алгоритмите за разпознаване на изображения. Доминик се грижи за кандидатстване за финансиране и контакти в политиката и индустрията - но повече за това след малко.
Разпознайте неразположението, предотвратете заболяване
Практикуващият Берт Векер вярва, че цифровите инструменти никога няма да заменят знанията на производителя на риба. Не бива да се надценява технологията. „Там, където сензорите и разпознаването на изображения могат да помогнат на практика, е непрекъснатостта и обективността на наблюдението“, класифицира Wecker. „Защото когато дойдем с мрежата и извадим риба, в училището има вълнения. Тогава не виждаме нормалното им състояние, но ги преживяваме под стрес. “Ранното откриване на заболяването е трудно при такива условия. Камерата за постоянно заснемане обаче дори не забелязва рибата. Дори минимални промени в поведението могат да бъдат разпознати. Надеждата: наблюдателите подозират неразположение преди избухването на болестта. Технологията съобщава, че рибовъдът може да реагира.
Намаляването на употребата на лекарства и не на последно място смъртността, разбира се, са големи аргументи. Фермите, които имат своите системи под контрол и едва ли имат престой за оплакване, обаче виждат най-големия потенциал на технологията в ежедневното управление на храненето. Берт Уекър казва: „Определянето на биомасата е пречка. Само когато знам размера, плътността и биомасата, мога да изчисля храненето. "
Автоматизирайте храненето
Wecker обяснява, че понастоящем рибовъдът трябва да премахва стотина риби на всеки няколко седмици и да ги претегля, за да определи средното им тегло. Едва тогава той знае колко фураж може да се даде. Освен това рибите, които са готови за клане, се отстраняват непрекъснато, така че винаги трябва да се правят нови измервания, за да се намери правилното съотношение. „По-малко риби се нуждаят от по-малко храна. Ако в резервоара попадне твърде много храна, качеството на водата страда “, обяснява Доминик. Тогава всичко започва отначало. Уекър казва: „Ако можех да спестя само 10 до 20% от храненето, това би било забележително значително.“ Monitorfish иска да отиде там. Екипът дори вярва, че е възможно напълно автоматизирано хранене.
Берт Векер, Ралф Фиш и Ян Виктор Апел разглеждат условията на място за следващия тест. (Източник на изображението: Б. Лютке Хокенбек)
Прехвърляемо на крави и домашни птици?
Стартирането все още не е готово. В момента тя не печели пари с технологията си, но разработва технологията и обучава алгоритмите за разпознаване на изображения. „Искаме да представим първите продукти на пазара през май 2020 г.“, казва Доминик Евалд. От основаването си в началото на 2017 г. технологичното стартиране преминава от финансиране към финансиране и вече е събрало над 250 000 евро. „Не става без финансиране“, казва Доминик, позовавайки се на технологични стартиращи компании като цяло. „Никой клиент не ни плаща за високотехнологичния процес на развитие. Той плаща само за готови решения. "
Следователно, първите пилотни клиенти като Bert Wecker са най-добрите и крайни за основателите. „Клиентът използва нашата технология на сегашното ниво безплатно и се възползва от първите предимства. За целта можем да обучим нашите алгоритми с неговите риби и да адаптираме технологията към неговите нужди. “Уекър, от друга страна, наистина трябва да вярва в технологията - защото работата със стартиращия продукт определено му коства време.
Запишете и параметрите в плевнята
Доминик вижда голям потенциал за мащабиране на своя софтуер и хардуер за наблюдение. „Повечето производители на затворена технология идват от Германия. Но пазарите са в чужбина “, казва той. Аквакултурата е диверсифицирана ниша в Германия. „В Норвегия се отглежда само сьомга. В Германия има дребен бизнес с различни видове риба “, обяснява вътрешният човек Ралф Фиш. Това помага на стартиращото предприятие да създаде бази данни за риби за много видове.
Освен аквакултурите, екипът вече разглежда животновъдството като цяло. „Ако нашите алгоритми могат да разпознават риби, те могат да проследяват и домашни птици или крави“, сигурен е Ян Виктор.
Тогава камерата и сензорите нямаше да бъдат потопени във водата, а да се носят над главите на прасета или домашни птици. Доминик обяснява: „Ние също измерваме всички параметри в обора и ги свързваме един с друг.“ С други думи: С бройлери можете да видите как се движат животните в кои теглови класове, колко ядат или когато станат агресивни. „Сравняваме това с амоняк, кислород или други стойности и температурата.“ В плевнята - за разлика от аквакултурата - дори могат да се добавят акустични параметри, които показват кога животните са неспокойни. Въпросът, който остава отворен в момента, е дали е възможно да се наблюдават и отделни животни от щандовете им, докато не са готови за клане. „Тогава бихме могли да забележим мързеливи или болни животни“, казва Доминик.
Идеите са налице. Това, което все още е необходимо за тяхното изпълнение, са нови заявления за финансиране и одобрения на проекти. И член на екипа, който знае за домашните птици. Може би с правилната фамилия.
Мониторинг: Така работи технологията
Monitorfish потъва водоустойчива камера и сензори на дълбочина около 1 м в резервоара. Водните параметри като съдържание на кислород и въглерод, налягане на въздуха или рН се измерват непрекъснато. Камерата разпознава отделните риби по главата и перката и регистрира поведението им. Около 1000 изображения от всеки вид риба трябва да бъдат събрани, преди да могат да се правят надеждни изявления. В момента Monitorfish тества нова камера във фирмата на Берт Векер. Трябва да правите снимки от повърхността на водата. Всички данни могат да се преглеждат чрез смартфон или компютър. Досега екипът е обучавал алгоритмите за вида тилапия, щука, сьомга, речен костур, скариди, жълта приказка и лаврак.