Глубокое обучение может помочь предотвратить побег лосося в штормовом море
Искусственный интеллект может быть очень полезен под водой. SINTEF в сотрудничестве с исследовательским центром SFI Exposed разрабатывает системы, которые помогут повысить безопасность и защищенность рыбоводческих хозяйств в суровых морских условиях.
Мы использовали концепцию глубокого обучения (deep learning) для разработки и улучшения систем, способных выявлять аномалии в сетях садков для лосося. Это делается путем "обучения" цифровой нейронной сети на изображениях целой сети, чтобы программа могла реагировать на необычные элементы, например, дыру.
Побег рыбы — серьезная проблема
Частые инспекции подводных сетей садков призваны предотвратить побег рыбы. Сбежавший лосось может переносить болезни и мигрировать вверх по рекам вместе с дикой рыбой, нарушая процесс нереста, что ослабляет популяции дикого лосося. Новые строгие технические требования правительства Норвегии к дизайну и эксплуатации ферм обязывают мыслить инновационно.
Стандартная операция сейчас включает использование дистанционно управляемого аппарата (ROV) с камерой. Оператор управляет им и осматривает сеть. Однако человеку сложно концентрироваться часами на монотонных видео. Компьютерный "мозг" не устает, что делает такие операции идеальными для применения автономных аппаратов с распознаванием изображений.
Когда компьютерный "мозг" лучше человеческого
Для навигации ROV вдоль сетки садка требуется определять его пространственное положение. Разработанная лазерная камера для навигации относительно сети использует два параллельных лазерных луча, освещающих сеть. Это позволяет ROV удерживать заданное расстояние до сети, даже когда она движется из-за течений или волн, без постоянной корректировки оператором.
Опасный близкий контакт
Исследования центра SFI Exposed показали, что может быть совпадение между инцидентами, повышающими риск побега рыбы, и теми, что угрожают безопасности сотрудников. Важно учитывать общую картину безопасности на этапе разработки технологий.
Запуск и подъем ROV в садок — рискованная операция. Судно с краном нужно подвести и пришвартовать к садку, а персоналу часто приходится работать вдоль понтона, выполняя сложные подъемные операции. Перемещение между судном и садком — ситуация, в которой происходит много несчастных случаев, особенно на открытых участках с сильными течениями и волнами.
Роботизированная рука может выполнить работу
Для улучшения ситуации были изучены концепции, включая роботизированную руку для запуска и подъема ROV. Эта технология позволяет выполнять операции без какого-либо контакта между судном и садком.
Модельные эксперименты показали, как роботизированная рука может компенсировать относительные движения судна и садка. Также были оценены необходимые изменения в существующих объектах для внедрения этой технологии.
Лучшая поддержка принятия решений
Риск аварий и побегов рыбы возрастает при ухудшении условий (неожиданно сильные течения, шторм). Сейчас решения о продолжении работ часто принимаются на основе опыта и усмотрения. Более четкие операционные ограничения в виде руководств могут повысить безопасность.
SINTEF Ocean создает инфраструктуру для сбора данных с буев, судов и объектов: метеорологические данные, измерения движения и качества воды. Чем точнее информация о волнах, течениях и погоде, тем проще принять решение о возможности проведения операции. Связывая эту статистику с физическими измерениями и цифровыми двойниками, получается отличная основа для операционного планирования.