AI予測で魚の養殖を革新！効率化と利益向上の新戦略

この記事では、AI（人工知能）が魚の養殖業において重要な役割を果たしていることが説明されています。AI技術は養殖業の効率化と持続可能性向上に貢献しており、特に給餌、病気の予防、収穫時期の最適化などの分野で効果を発揮しています。具体的には、養殖魚の給餌を最適化することで飼料コストを削減し、病気の発生を予測することで養殖魚の健康を維持し、収穫時期を正確に予測することで利益を最大化しています。これらの技術は、世界人口の増加に対応するための海産物の供給量を増やすことにも寄与し、養殖業者の労働環境改善や利益向上にもつながるとされています。しかし、完全な自動化はまだ遠い未来の話であり、AIと自動化への投資と採用が魚の養殖をより持続可能で効率的な産業に変える可能性があります。

AI技術の進化により、魚の養殖業は劇的な変革を遂げており、養殖効率向上、コスト削減、病気予防、収穫の最適化などが実現可能となります。
これは世界人口の増加に対する食料供給の安定化に貢献し、養殖業者の労働環境改善にも繋がります。完全な自動化はまだ遠い将来の話ですが、AIと自動化への全面的な投資は、養殖業をより効率的で持続可能なものに変える可能性を秘めています。

AIと養殖業の進化

AIはすでにグローバルな養殖業の効率化と持続可能性向上に大きな貢献をしています。
AIは養殖効率化のための様々な情報を提供し、養殖業を強化する有力なツールとなっているのです。
この記事では世界で行われているAIによる養殖の効率化事例を紐解き解説していきます。

AIを活用した養殖魚の給餌

養殖における最大のコストは餌です。AI技術は、養殖魚の給餌を最適化し、無駄を減らす助けとなります。
これは管理コストにも直結し、魚がちょうど食べ切れて成長できる給餌を行うと、水質汚染が起きにくくなり、掃除の手間や病気による損失を防ぐことができるのです。

英国のObserve Technologiesは、養殖魚の食事パターンを追跡し、養殖業者に給餌量に関する客観的なガイダンスを提供するAIとデータ処理システムを提供しています。
同様に、インドネシアの企業eFisheryは、エビや魚の飢餓レベルをAIで予測・検出し、適量の飼料を供給するシステムを開発しました。このシステムは、飼料コストを最大21%削減する可能性があります。

病気の予防と価格の追跡

次に損失リスクとなる疾病もAIが対処できる問題です。AIは、さまざまなデータを収集し、予防策を適用することで疾病の発生を予測できます。

ノルウェーのSeafood Innovation Clusterは、魚の健康管理者や研究者が海水中の魚の寄生虫を予防または制御するのを助けるためのクラウドベースのプログラムであるAquaCloudプラットフォームを立ち上げました。
このプラットフォームの目標は、高価な医療治療への依存を減らし、魚の死亡率を最小限に抑えることです。

インドの養殖技術スタートアップ、Aquaconnectは、エビ養殖業者が疾病を予測し、水質を改善するのを助けるモバイルアプリケーションを提供しています。

センサー搭載のドローンやロボットも、水のpH、塩分、溶存酸素量、濁度、汚染物質、さらには養殖魚の心拍数などのデータを収集できます。このようなデータはスマートフォンでアクセスできます。最も革新的なのはShoal Roboticsで、この企業は魚養殖場や他の施設近くの水中汚染源を検出するためにロボット魚を使用しています。

収穫時期の最適化

収穫時期の最適化も、AIの力を借りて実現できます。収穫時期は、多くの養殖業者が経験に基づいて推測していますが、AIを使用するとより具体的で正確な予測が可能になります。

XpertSeaは、コンピュータビジョンとAIを使用してエビの成長を計算し、養殖業者が最も利益の出る収穫時期を予測できるようにしています。
深層学習などの高度なAI技術が、歴史的な成長サイクルデータを常に機械学習で使用することにより、時間枠を特定します。

結論

養殖業における機械化は大きな進歩を遂げていますが、完全な自動化はまだ遠い未来の話です。しかし、AIと自動化を完全に受け入れ、投資することで、成長する世界人口に対する海産物の供給量を大幅に増やすことができます。これは同時に、必要なリソースを削減し、養殖業者の労働環境を改善し、最終的には利益を向上させる可能性があります。
私たちはすぐに人間の手を必要としない魚の養殖場を見ることはないかもしれませんが、AI予測と自動化への全面的な投資と採用は、魚の養殖をより持続可能で効率的な産業に変える可能性を秘めています。