Capture Water Quality Measurement Information
Capture Water Quality Measurement Information

養殖産業は、世界の食糧供給に欠かせない存在である。また、農業の中で最も急速に成長している分野のひとつでもある。増大する水産物の需要を満たすためには、養殖産業が可能な限り効率的かつ持続的に運営されるようにする必要がある。

この産業には、次のような価値があると予想されている。 2027年までに$223.64億ドルより多くの水産物を生産しなければならないというプレッシャーがある。これは、使用される水の品質が同等でなければならないことを意味する。

そこで人工知能の出番だ。AIはこれまで以上に効率的に水質測定データを取得・分析することができ、養殖業者に栽培プロセスで何が起こっているのかを完全に把握させるだけでなく、ビジネス全体の収益も向上させることができる。

Discover Aquaculture

養殖データ収集プロセスの自動化

養殖産業では、生産された水産物が消費に安全であることを保証するために監視が必要な多数の水質パラメーターがある。これらのパラメータには、水温、pH、溶存酸素レベルなどが含まれる。

従来、これらの水質パラメータのデータ収集は手作業で行われてきた。つまり、誰かが物理的に外に出て、さまざまな間隔で各パラメーターを測定しなければならなかったのだ。これには時間がかかるだけでなく、人為的なミスが生じる可能性もあった。

水産養殖におけるAIはデータ収集を自動化できる センサーを使ってリアルタイムで水質データを収集する。このデータは中央データベースに送信され、そこで処理・分析される。AIによってデータ収集プロセスを自動化することで、人的ミスを減らし、報告とモニタリングの精度を高めることができる。

漁業と孵化場の水質データの迅速な分析に役立つ

データ収集プロセスの自動化に加え、AIは水質データをより迅速に分析するのにも役立つ。AIは、人間やエクセル・スプレッドシートへのデータ入力のような手作業よりもはるかに速く大量のデータを処理し、解釈することができるからだ。

過去に測定したデータを使用することで 水質データのパターンを認識するAIシステム。 AIシステムは、これらの過去のパターンを使い、現在の状況や異常と組み合わせることで、将来の水質状況を驚くほど正確に予測することができる。

これにより、養殖事業者は、問題が発生する前に、水質の傾向と問題を特定することができます。さらに、この情報を利用して、より良い、より迅速な孵化場生産のために水質を改善し、操業をより効率的にする方法を決定することができる。

例えば、水中のpHレベルが低下し始めた場合、人工知能ソフトウェアがこれを即座に特定し、養殖業者に警告を発することで、養殖業者はより迅速な是正措置を取ることができる。これにより、生産される魚介類が可能な限り高品質であることが保証され、成長過程における無駄が防止される。

Empower Aquafarmers

養殖システムの最適化

養殖システムが池式、開放式ネットペン、水中式ネットペン、再循環システムのいずれをベースにしていても、それらは非常に複雑である。それらが最適に機能するためには、数多くの異なる環境要因に依存している。水質はこれらの要因の中で最も重要なものの一つであり、それを正確に測定することは難しいことである。

人工知能を使ってこれらのシステムを最適化することで、水質情報を正確に把握することができる。 その結果、養殖業がより効率的かつ効果的に操業できるようになる。さらに、AIは水質データのパターンや傾向を特定するのに役立つ。この情報は、システム全体の改善に利用することができる。

水中の汚染レベルを継続的に監視する

養殖における水の汚染は深刻な問題である。病気の蔓延、収量の低下、さらには死に至ることもある。AIは、水の汚染レベルを継続的に監視し、安全なレベルを超えた場合にアラートを出すことで支援することができる。これにより、養殖産業は問題を軽減するために迅速かつ適切な行動をとることができる。

加えて AIは水質汚染の可能性を予測するモデルを開発することができる。 これらのモデルは、天候、飼育されている魚の種類、温度の急上昇、ペン内の過密状態など、様々な要因を考慮することができる。これらの情報は、汚染を未然に防ぐために利用される。つまり、AIは水の汚染を監視・防止することで、養殖産業の安全性と効率を大幅に向上させるのだ。

養殖前処理プロセスの最適化

養殖業者が新しい水源からの水を使用する前に、硫化水素と鉄を除去し、二酸化炭素レベルを下げるための前処理が必要です。AIは、それぞれの養殖種に適した薬剤の配合と量を選択することで、このプロセスを最適化することができます。これにより、養殖場で現在生育している魚種に悪影響を与えることなく、水が適切に処理され、安全に使用できるようになります。

ペンの最適水温の管理と維持

水温は魚の成長、繁殖、摂餌行動に影響するため、養殖において重要な要素である。水が冷たすぎると魚は適切に成長しない。水が熱すぎると魚はストレスを感じ、死んでしまうこともある。

AIは、水温データをモニタリングし、必要に応じて調整を行うことで、養殖事業者が最適な水温を管理・維持する手助けをすることができる。これにより、魚がその環境で成長し、繁栄できるようになります。

さらにAIは、水温に影響を与える可能性のある気象条件も監視できる。これにより、養殖業者は、魚介類に害を及ぼす可能性のある極端な温度が発生する可能性がある場合、警告を発することができる。そうすることで、養殖業者は魚が健康で最高品質であることを保証し、加工作業に備えることができる。

AI機械学習を使って世界の養殖業における品質管理を確実にする

養殖ビジネスを改善する方法をお探しなら、 水質測定プロセスにAIを組み込むことを検討してください。 より高い効率性と生産性を引き出す鍵になるかもしれない。データ収集プロセスの自動化から水質データの分析支援まで、AIは養殖業界全体にポジティブな影響を与えるに違いない。

養殖水処理プロセスでAIを活用する準備はできていますか? お問い合わせ お客様の養殖場における水質改善にAIがどのようにお役に立てるか、Sightlineまでお問い合わせください。当社の高度な技術を持つチームが、水質データ管理と分析のニーズを満たし、養殖ビジネスに利用可能なオプションを検討するお手伝いをいたします。

よくある質問

養殖場でモニタリングが必要な水質パラメーターは何か?

これらのパラメータには、水温、pH、溶存酸素濃度などが含まれる。

4つの主要な養殖システムとは?

池システム、開放型ネットペン、水中ネットペン、または再循環システム。

AIは養殖業者の水温管理にどう役立つのか?

AIは、温度データをモニタリングし、必要に応じて調整を行うことで、養殖事業者が最適な水温を管理・維持するのに役立つ。

jaJA