10 ứng dụng AioT trong nuôi trồng thủy sản

Dựa trên AIoT, các hệ thống cho ăn thông minh được cải tiến nhiều phương pháp nhằm nâng cao chiến lược và hiệu quả cho ăn. Những phương pháp này bao gồm: tối ưu hóa tần suất cho ăn và phân bổ dinh dưỡng bằng các mô hình khác nhau để điều chỉnh lịch cho ăn và cải thiện tốc độ tăng trưởng; phát hiện hành vi ăn tự động bằng các kỹ thuật thị giác máy tính tiên tiến; hệ thống phát hiện thức ăn theo thời gian thực; giám sát dựa trên âm thanh để liên kết cường độ âm thanh khi ăn với mức độ đói và phân loại cường độ ăn bằng mô hình; hệ thống cho ăn chính xác tăng cường bởi AI để điều chỉnh lượng thức ăn theo thời gian thực; và tích hợp dữ liệu đa phương thức nhằm cung cấp tổng quan về hành vi ăn uống.

Quản lý chất lượng nước 

Việc tích hợp cảm biến IoT và phân tích dự đoán dựa trên AI đã trở thành yếu tố thiết yếu trong NTTS hiện đại, cho phép giám sát liên tục theo thời gian thực và can thiệp sớm để ngăn chặn các điều kiện bất lợi. Các nghiên cứu đã chứng minh rằng các hệ thống giám sát chủ động có thể dự báo hiệu quả các hiện tượng quan trọng trong NTTS như suy giảm oxy và suy thoái chất lượng nước, tảo nở hoa và duy trì sự ổn định môi trường thông qua giám sát dựa trên AI. 

Phát hiện và phân loại dịch bệnh 

Những tiến bộ trong công nghệ cảm biến sinh học góp phần ngăn ngừa dịch bệnh bằng cách cung cấp khả năng phát hiện mầm bệnh chính xác. Các lĩnh vực liên quan bao gồm: phát hiện bệnh dựa trên thị giác máy tính, dự đoán bệnh liên quan đến chất lượng nước, học chuyển đổi và học không cần mẫu để nhận dạng bệnh, mô hình lai và mô hình tổ hợp trong phân loại bệnh, hệ thống mờ nơron thích ứng, hệ thống giám sát bệnh trên thiết bị di động và IoT, cũng như cảm biến sinh học phục vụ phát hiện mầm bệnh.

Ước tính sinh khối 

Ước tính sinh khối đóng vai trò quan trọng trong việc tối ưu hóa NTTS bằng cách cho phép đánh giá chính xác về sức khỏe, tốc độ tăng trưởng và mật độ quần thể cá. Việc ước tính sinh khối đáng tin cậy giúp xây dựng chế độ cho ăn hiệu quả, giảm thiểu lượng thức ăn thừa và thúc đẩy các phương pháp nuôi bền vững. Những tiến bộ hiện đại trong học máy, thị giác máy tính, công nghệ sonar và cân thông minh đã cho phép ước tính sinh khối theo thời gian thực một cách không xâm lấn, khắc phục những thách thức truyền thống liên quan đến đo lường thủ công và sai số do căng thẳng gây ra.

Phát hiện hành vi của cá

Những thay đổi trong hành vi thường là dấu hiệu sớm của căng thẳng, bệnh tật, trạng thái no hoặc đói, cũng như các điều kiện môi trường bất lợi, cung cấp thông tin quan trọng để can thiệp kịp thời. Những tiến bộ gần đây trong trí tuệ nhân tạo (AI), Internet vạn vật (IoT), giám sát âm thanh và thị giác máy tính đã cách mạng hóa việc phát hiện hành vi, cho phép giám sát không xâm lấn và theo dõi theo thời gian thực ngay cả trong các môi trường NTTS phức tạp. Các công nghệ này đã chứng minh cải thiện đáng kể về độ chính xác và độ tin cậy, được xác nhận qua nhiều nghiên cứu.

Đếm sinh vật 

Những tiến bộ gần đây trong AI, thị giác máy tính và công nghệ cảm biến đã giúp việc đếm tự động và chính xác trở nên khả thi đối với nhiều loài thủy sản như cá, tôm và hải sâm. Các nghiên cứu hiện có đã ghi nhận nhiều thành công đáng kể, như sử dụng mô hình học sâu trên điện thoại thông minh để đếm tôm, ứng dụng thị giác máy tính để nghiên cứu hành vi và đếm cá trong môi trường kiểm soát, hoặc dùng thuật toán dựa trên máy đo tiếng vang để ước tính số lượng cá.

Phân đoạn, phát hiện và phân loại các loài thủy sản

Phân đoạn, phát hiện và phân loại các loài thủy sản là những nhiệm vụ quan trọng để giám sát NTTS hiệu quả và bảo tồn đa dạng sinh học. Những tiến bộ AI và thị giác máy tính đã mang đến các giải pháp mạnh mẽ cho những nhiệm vụ này, ngay cả trong điều kiện dưới nước. Lĩnh vực này bao gồm các nghiên cứu gần đây nhằm giải quyết sự phức tạp trong việc nhận dạng các loài thủy sản và cấu trúc biển trong nhiều môi trường khác nhau.

Ước tính sinh sản và tăng trưởng

Ước tính sinh sản và tăng trưởng trong NTTS giúp tối ưu hóa quy trình cho ăn, đánh giá sức khỏe vật nuôi, đảm bảo thành công sinh sản và an toàn môi trường. Các nghiên cứu gần đây tập trung vào việc phát triển các kỹ thuật tự động và chính xác để ước tính các thông số tăng trưởng và giám sát độ thành thục, ứng dụng các mô hình AI tiên tiến, thị giác máy tính và công nghệ thị giác lập thể. Lĩnh vực này bao gồm các ứng dụng như phát hiện sinh sản và đẻ trứng tự động, ước tính quần thể cá bằng máy đo hồi âm và mô phỏng số, ước tính tăng trưởng cũng như giám sát môi trường để theo dõi sự phát triển và sức khỏe của cá.

Theo dõi cá và tính cá thể

Những tiến bộ gần đây trong AIoT đã cho phép phát triển các giải pháp chính xác và có khả năng mở rộng hơn để theo dõi cá theo nhóm và cá thể, cũng như phân tích hành vi trong môi trường thủy sinh phức tạp. Các lĩnh vực quan tâm bao gồm: nhận diện cá thể cá, theo dõi nhiều cá trong môi trường kiểm soát và tự do, phân đoạn hoạt động và theo dõi qua dữ liệu sonar và echogram, nhận diện hoạt động và hành vi của nhóm cá, theo dõi cá xung quanh các công trình biển và camera di chuyển, cũng như tính cá thể và giám sát hành vi trong NTTS.

Tự động hóa và robot 

Tự động hóa và robot trong NTTS sử dụng các phương tiện tự vận hành dưới nước (AUV) và thuật toán tăng cường để tự động hóa các nhiệm vụ như vệ sinh bể nuôi, kiểm tra cá và cung cấp thức ăn. Các ứng dụng đa dạng bao gồm hệ thống quan trắc và giám sát từ xa, hệ thống robot và tự động hóa để theo dõi dưới nước, kiểm tra thủy sản bằng UAV, hệ thống giám sát thông minh và lai, công nghệ cảm biến, mô hình dự đoán và bản sao kỹ thuật số, robot sinh học, cùng các ứng dụng chuyên biệt trong NTTS.

AIoT hứa hẹn đột phá ngành NTTS, nhưng vẫn còn một số hạn chế như chi phí đầu tư ban đầu cao, sự phức tạp của hạ tầng dữ liệu và yêu cầu về chuyên môn kỹ thuật tạo ra rào cản, đặc biệt đối với các cơ sở nhỏ. Tuy nhiên, ứng dụng AIoT đang cách mạng hóa quản lý trang trại, giúp nâng cao hiệu quả, tính bền vững và năng suất trong hoạt động NTTS.

Vũ Đức

Theo Globalseafood