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L'acquacoltura può andare all-in su AI?

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Soluzioni ad alta tecnologia come l'intelligenza artificiale si stanno facendo strada nell'acquacoltura. L'intelligenza artificiale può favorire un'ulteriore crescita?

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L'acquacoltura dipende da tempo dall'intuizione e dall'esperienza degli agricoltori in settori quali l'alimentazione o la previsione di malattie. Oggi alcune aziende stanno sfruttando il potere dell'intelligenza artificiale (AI) per migliorare le operazioni.

In Giappone, dove la popolazione sta invecchiando e la forza lavoro si sta riducendo, operazioni agricole efficienti sono cruciali. Umitron, fornitore di tecnologie per l'acquacoltura in Giappone e Singapore, offre piattaforme dati che utilizzano l'internet degli oggetti, il telerilevamento satellitare e l'IA. Una delle sue recenti soluzioni è UMITRON CELL (CELL), un alimentatore intelligente che contiene 400 kg di mangime e comprende un sistema di gestione dell'energia solare, computer di bordo, sensori di peso, motore di erogazione e una telecamera per osservare i pesci 24 ore al giorno. L'alimentatore è controllato a distanza e i video dei pesci sono monitorati con uno smartphone o un computer desktop.

"Lo sviluppo di CELL è nato da discussioni con gli agricoltori che hanno lottato per monitorare tutte le loro gabbie e per nutrire ogni giorno la quantità corretta", ha detto Andy Davison, product manager di Umitron. "Di solito non prendevano i fine settimana o le vacanze perché avevano bisogno di visitare ogni giorno le loro gabbie per nutrire i pesci e monitorare le loro condizioni. CELL permette loro di gestire accuratamente il mangime e di rimanere a terra occasionalmente mentre monitorano i loro pesci"

La CELL è installata sulle gabbie e consente agli allevatori di controllare un flusso in diretta o i dati video salvati. L'allevatore può regolare i tempi e le impostazioni dell'alimentatore per regolare con precisione l'alimentazione e controllare i dati storici sull'alimentazione e sui pesci per vedere la quantità di mangime utilizzato nel giorno, nella settimana o nel mese passato. Il sistema è alimentato a distanza da un pannello solare collegato ad una batteria. CELL è ora utilizzato in tandem con l'ultimo algoritmo AI-powered Fish Appetite Index (FAI) di Umitron, un sistema di rilevamento dell'appetito dei pesci in tempo reale basato sull'oceano in cui algoritmi di apprendimento automatico analizzano i dati video raccolti direttamente dai siti di allevamento per calcolare l'appetito dei pesci. Gli allevatori possono controllare i parametri FAI per determinare quando i loro pesci sono affamati o pieni e regolare l'alimentazione di conseguenza.

"Possono ottenere maggiori informazioni sul comportamento dei loro pesci e orientarsi verso un processo decisionale basato sui dati per ottimizzare ulteriormente i programmi di alimentazione", ha detto Davison. "Il FAI riduce gli sprechi di mangime, migliora la redditività e la sostenibilità ambientale, e offre una migliore vita lavorativa eliminando la necessità di stare in acqua in condizioni di pericolo. Riduce anche la necessità che ogni dipendente sia esperto nell'alimentazione e libera i lavoratori di concentrarsi su altre attività che migliorano il benessere dei pesci"

Il Giappone ha un solido sistema di regolamentazione ambientale per l'acquacoltura e richiede permessi che specificano le dimensioni e l'ubicazione degli allevamenti offshore. Davison dice che con un'alimentazione più efficiente e la raccolta di dati, può anche diventare possibile specificare con precisione quante aziende agricole dovrebbero essere situate in una data area, consentendo potenzialmente all'acquacoltura di utilizzare lo spazio disponibile in modo più efficiente.

Nel frattempo, anche altre aziende stanno sfruttando il potenziale dell'IA. Aquaconnect, una start-up in India, sta aiutando gli allevatori di gamberi a prevedere le malattie e migliorare la qualità dell'acqua con la sua applicazione mobile FarmMOJO. Lo strumento utilizza la tecnologia di apprendimento automatico per fornire approfondimenti e suggerire le misure appropriate.

"La tecnologia intelligente è la chiave per migliorare la produttività e la gestione delle malattie. Accelera il rilevamento rapido, il reporting in tempo reale e il processo decisionale basato sui dati", ha dichiarato Rajamanohar Somasundaram, CEO e co-fondatore.

L'influenza aviaria in acquacoltura sembra promettente, ma fino a che punto potrebbe rivoluzionare il settore? La sua importanza dipenderà molto dalle specie e dai metodi di allevamento interessati. I mercati dei prodotti ittici di base come i gamberetti e il salmone, dove la concorrenza globale stabilisce il prezzo, richiederanno dati e IA per rimanere competitivi. I paesi con rigorose linee guida ambientali e consumatori attenti all'ambiente potrebbero utilizzare l'intelligenza artificiale per migliorare la tracciabilità e la commerciabilità dei prodotti. Tuttavia, per le specie di basso valore che sono tipicamente consumate localmente, investire nell'IA potrebbe non avere senso dal punto di vista economico.

Davison ritiene che tra crescente consapevolezza e miglioramenti tecnologici, è probabile che l'IA venga adottata integralmente.

"Non appena i suoi vantaggi saranno riconosciuti meglio, potremmo assistere ad un'adozione di massa e ciò potrebbe rivoluzionare l'acquacoltura", ha detto. "Ma l'adozione di nuove idee e tecnologie richiede tempo. Questo può essere frustrante, ma quella che possiamo considerare una lenta adozione potrebbe essere solo la normale velocità di adozione"

"L'intelligenza artificiale, i sensori in tempo reale e l'internet degli oggetti hanno molti vantaggi. Possono identificare i cambiamenti della qualità dell'acqua nella fase iniziale e rilevare i cambiamenti nel consumo e nel modello di crescita degli animali o aiutare gli agricoltori ad adottare misure preventive prima dell'insorgenza di una malattia", ha detto Somasundaram. "Gli operatori del settore dell'acquacoltura dovrebbero concentrarsi sull'innovazione dei dispositivi e delle attrezzature agricole dell'internet degli oggetti a prezzi accessibili per facilitare il monitoraggio continuo della qualità dell'acqua, delle prestazioni degli animali e della crescita

Ma le sfide rimangono. Con l'aumento della consapevolezza della sicurezza dei dati, alcuni agricoltori vogliono sapere come vengono utilizzati i loro dati e da chi. Spiegare le misure specifiche adottate per garantire che i dati siano trasmessi e memorizzati in modo sicuro è di per sé una sfida, dice Davison, con specifiche sulla crittografia, chiavi e protocolli HTTPS persi sull'utente medio della tecnologia. Questo rende ancora più importante per le aziende essere bravi amministratori dei dati dei loro clienti e mantenere la fiducia. Somasundaram concorda sul fatto che la tecnologia rappresenta spesso una ripida curva di apprendimento tra gli agricoltori.

"Gli allevatori di pesci e gamberetti hanno sempre lavorato con i consigli del passaparola dei loro coetanei e dovranno essere guidati nell'adozione della tecnologia. Incentivi, formazione ed esposizione adeguata possono aiutare", ha detto. "La proprietà e la sicurezza dei dati non hanno ancora guadagnato molta attenzione tra gli agricoltori, quindi il governo e le parti interessate devono impegnarsi in una conversazione e creare standard per entrambi. Questa potrebbe essere in futuro una grande sfida per le aziende multinazionali che vogliono offrire le loro soluzioni in diverse aree geografiche, dove ogni paese può avere i propri standard"

Un ultimo dilemma, secondo Davison, è cosa fare con tutti i dati che avete ora.

"È facile essere sopraffatti da nuove fonti di dati, ma non hanno stabilito metodi su come elaborare e utilizzare tutte quelle informazioni per prendere decisioni migliori", ha detto. "Tutti quei dati sono inutili se le aziende non hanno un modo di usarli."

Con il tempo, il duro lavoro e le persone intelligenti, molte industrie tradizionali, compresa l'acquacoltura, potrebbero diventare completamente automatizzate. Fare buon uso del potere della scienza e della tecnologia per migliorare l'efficienza e aumentare i rendimenti è suscettibile di produrre risultati significativi.

"Per aumentare l'adozione dell'IA, dobbiamo fare appello agli agricoltori a livello razionale ed emotivo", ha detto Davison. "Quando un agricoltore si rende conto di non avere più bisogno di lavorare sette giorni alla settimana grazie all'IA, questo ha un grande impatto sulla sua vita. A livello razionale, quando saremo in grado di dimostrare chiaramente una maggiore redditività con il processo decisionale e l'automazione basati su dati AI, vedremo un grande aumento nell'uso"