KI kan forme havbruksnæringen

Deling av data og kunstig intelligens er på full fart inn i havbruksnæringen. I spissen for denne utviklingen står et miljø utgått av NCE Seafood Innovation i Bergen.

I 2017 var aktørene i næringen enige om at kommunikasjonen og koordineringen var mangelfull, særlig i kampen mot lakselus. I lys av næringens behov ble prosjektet AquaCloud opprettet som et prosjekt for å prøve ut KI på delte data, i et forsøk på bedre å forutse når lakselus-utbrudd kunne oppstå.

Deler data

– Prosjektet vokste, og for snart tre år siden ble AquaCloud opprettet som eget selskap. Standardisering og bearbeiding av data har vært sentrale oppgaver, sammen med mobilisering av oppdrettere. Jo flere, desto bedre innsikt for alle. I dag rapporterer 32 av dem daglig sine data til oss, noe som tilsvarer nær 60 prosent av biomassen i næringen, sier senior forretningsutvikler Björgólfur Hávarðsson.

Björgólfur Hávarðsson

Senior forretningsutvikler, AquaCloud

– Vi får daglig data fra fagsystemene hos oppdretterne inn i vår krypterte database. Dataene brukes aggregert og med streng styring, som gjør at vi ikke kommer i konflikt med gjeldende lovverk, fortsetter han.

AquaCloud kan dermed forsyne næringen med benchmarking-data, og vise trender i tilstøtende regioner, samt en oppsummering av miljøet i området.

– Denne informasjonen kan brukes til FoU og lokal, øyeblikkelig eller langsiktig planlegging. Gjennom systemet vårt kan de hente anonymiserte data inn i egne systemer. Det handler om deling av data av felles interesse, forklarer Hávarðsson.

Føderert maskinlæring

– Vi gir bransjen anledning til å lære av hverandre, og fagfolk har behov for å se data visuelt for å avdekke egne behov, sier teknologisjef Rune Smistad.

Rune Smistad

Teknologisjef, AquaCloud

Han er spesielt opptatt av mulighetene i føderert maskinlæring, for bedre utnyttelse av all data:

– Forskning vi har gjort sammen med Norce viser at føderert maskinlæring kan gi læring uten å dele spesifikke data. Med innsikt fra mer av dataene, som også gir anledning til å utvide konteksten der sensitivitet begrenser tilgangen, tror vi KI vil gi bedre prediksjoner. Dette er et viktig skritt, og kan gjøre det mer interessant å dele data.

– Vi skal også tilby standardisering og deling av miljødata for alle. Standardiserte data i høyt volum, historisk, vil gi et vesentlig tilskudd til å forstå produksjonsresultatene, sier Smistad.

Hávardsson understreker at AquaCloud sitter på viktig kompetanse:

– Vi har folk med bakgrunn fra ledelse, biologi, veterinærfag, teknologi og systemutvikling. Med KI-utviklingen ser jeg ikke bort fra at vi trenger flere med KI-ekspertise, men vi må fortsatt jobbe mye med endringsledelse, og å samle alle dataene, avslutter han.