Fisch

Als Student der Meeresbiologie träumte Josef Melchner immer davon, seine Tage damit zu verbringen, die Ozeane zu bereisen, um Delfine, Wale und Fische zu finden – aber er wollte auch „etwas Praktisches tun, etwas, das der Welt zugute kommt“, sagte er. Als es an der Zeit war, sich für einen Beruf zu entscheiden, stürzte er sich kopfüber in die Aquakultur.

Heute ist er CEO von GoSmart, einem in Israel ansässigen Unternehmen, das KI und maschinelles Lernen einsetzt, um die Fischzucht effizienter und nachhaltiger zu gestalten.

Als Mitglied des NVIDIA Metropolis Vision AI-Partner-Ökosystems und des NVIDIA Inception-Programms für innovative Start-ups bietet GoSmart vollständig autonome, energieeffiziente Systeme – etwa so groß wie eine Limonadenflasche –, die an Aquakulturkäfige, Teiche oder Tanks angeschlossen werden können .

Diese Systeme basieren auf der NVIDIA Jetson-Plattform für Edge-KI und analysieren das Durchschnittsgewicht und die Populationsverteilung der Fische in der Umgebung sowie deren Temperatur und Sauerstoffgehalt.

Diese Informationen werden den Benutzern dann über die Software-as-a-Service von GoSmart zur Verfügung gestellt, die Fischzüchtern hilft, genauer und effizienter zu bestimmen, wie viel – und wann am besten – sie ihre Fische füttern und ernten sollten, und das alles in Echtzeit.

„Die Parameter, die GoSmart-Systeme analysieren, sind entscheidend für das Fischfutterregime“, sagte Melchner. „Die richtige Dosierung von Fischfutter spart den Landwirten viel Geld und reduziert organische Stoffe aus übermäßigem Schmutz in der Aquarienumgebung.“

GoSmart-Systeme wurden von Skretting, einem der weltweit größten Fischfutterhersteller, im Rahmen seiner Initiative eingesetzt, Produktionspipelines in acht Ländern Südeuropas nachhaltig zu erweitern und Landwirten personalisierte, digitalisierte Informationen bereitzustellen.

GoSmart wurde 2020 gegründet und konzentriert sich auf die Fischzucht, da es sich darauf konzentriert, der Umwelt zu helfen.

„Auf der Welt mangelt es an Proteinen, und dennoch wird Meeresprotein oft auf die Art und Weise beschafft, wie es immer der Fall war: Boote fahren mit Fischernetzen und langen Leinen aus“, sagte Melchner. „Während viele alternative Proteinquellen – wie Rinder, Schweine und Hühner – fast immer aus der Landwirtschaft stammen, stammt etwa die Hälfte der Meeresproduktion immer noch aus Wildtieren.“

Eine solche Überfischung wirkt sich negativ auf den Planeten aus.

„Es ist ein kritisches Thema, das uns alle irgendwann betreffen könnte“, sagte Melchner. „Algen sind eine der größten Kohlenstoffsenken der Welt. Sie verbrauchen Kohlenstoff aus der Atmosphäre und setzen Sauerstoff frei, und Überfischung wirkt sich auf die Algenbestände im Ozean aus.“

Dieses Verständnis habe Melchner dazu bewogen, sein Lebenswerk der Aquakultur zu widmen, sagte er.

Das GoSmart-System verwendet Lithium-Ionen-Batterien, die über Solarpaneele aufgeladen werden, und ist mit einer eigenen Energieverwaltungssoftware ausgestattet, die es ihm ermöglicht, selbstständig in den Schlafmodus zu wechseln, herunterzufahren, aufzuwachen und seine Arbeit je nach Bedarf auszuführen.

GoSmart-Systeme bestehen aus Sensoren, Kameras und NVIDIA-Jetson-Modulen, die es der KI am Edge ermöglichen, Faktoren einer Umgebung zu analysieren, die sich auf die Ernährung, das Wachstum, die Gesundheit und das Wohlergehen der Fische auswirken, sowie auf die Umweltverschmutzung aufgrund übermäßiger im Wasser verteilter organischer Stoffe aufgrund ineffizienter oder ungenauer Abläufe.

„Wir wollten den besten Prozessor für KI mit hoher Leistung in einem System verwenden, das kompakt, unter Wasser tauchbar und für Fischzüchter erschwinglich ist, weshalb wir uns für die Jetson-Serie entschieden haben“, sagte Melchner.

GoSmart trainiert nun seine Systeme für die Analyse des Fischverhaltens und von Krankheitsindikatoren – und erweitert damit die aktuellen Möglichkeiten zur Bestimmung des Fischgewichts, der Populationsverteilung, der Temperatur und des Sauerstoffgehalts. Da Jetson die parallele Ausführung mehrerer KI-Algorithmen ermöglicht, können alle diese Eigenschaften gleichzeitig und in Echtzeit analysiert werden.

Das Unternehmen evaluiert außerdem die leistungsstarke neue Jetson Orin-Modulreihe, um diese Fähigkeiten auf die nächste Stufe zu heben.

Um seine KI-Algorithmen zu trainieren, maß das GoSmart-Team Tausende von Fischen manuell, bevor es Kameras einsetzte, um Millionen weitere zu analysieren. „Es gab viele Tauchgänge und viele Unterwasserexperimente“, sagte Melchner.

Für leistungsstarke Deep-Learning-Inferenzen möchte GoSmart das NVIDIA TensorRT-Softwareentwicklungskit und die Open-Source-Software NVIDIA Triton Inference Server verwenden.

Und als Mitglied der NVIDIA Metropolis- und Inception-Programme arbeitet GoSmart eng mit NVIDIA-Ingenieuren zusammen und erforscht Technologien der neuesten Generation. „Dies wird dazu beitragen, unsere Algorithmen schneller und effizienter zu machen“, sagte Melchner.

Laut Melchner könnte GoSmart Landwirten dabei helfen, den Fischfutteraufwand um bis zu 15 % zu reduzieren. Für einige Kunden hat die GoSmart-Technologie die Wachstumszeit der Fische und die anschließende Markteinführungszeit um einen ganzen Monat verkürzt.

Melchner prognostiziert, dass die Aquakultur in einigen Jahren völlig anders aussehen wird als heute.

„Unser Ziel ist es, unsere Systeme in jedem Käfig, jedem Teich, jedem Tank auf der Welt zu haben – wir wollen die gesamte Aquakulturbranche abdecken“, sagte er.

Neben der Integration von KI-Modellen, die das Verhalten und die Krankheit von Fischen analysieren, möchte GoSmart seine Systeme erweitern und seine Lösung schließlich mit einem autonomen Futterkahn integrieren, der den Fischen genau die Menge an Futter geben kann, die sie brauchen, und zwar genau dann, wenn sie es brauchen.

Erfahren Sie mehr über das NVIDIA Metropolis-Anwendungsframework, Entwicklertools und das Partner-Ökosystem.

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