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Windows11|養蝦，有新途徑！AI技術，將大大提高養蝦效率，成活率達到8成

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Windows11|養蝦，有新途徑！AI技術，將大大提高養蝦效率，成活率達到8成

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一、大學兩位教授通過人工智能 ， 幫助臺灣傳統蝦業提高效率
在臺灣高雄的蝦塘旁邊 ， 來自國立中山大學（NSYSU）的兩位教授——海洋學系的洪慶章和計算機科學與工程系的黃英哲 ， 以及他們的研究團隊 ， 邀請來賓品嘗一些新鮮的蝦 。 兩位教授手捧著色澤濃郁、質地緊實的水煮蝦 ， 滿臉自信地宣布：“我們的蝦是人工智能養殖的 ， 味道絕對棒！”

為了幫助蝦農 ， 提高生產力和產品質量 ， 很多研究團隊正在對其快速增長的數據集 ， 采用人工智能和大數據分析 。
根據希捷公司(Seagate)最近進行的一項名為《Data Pulse:最大化人工智能潛力》(Data Pulse: maximum the Potential of Artificial Intelligence)的研究顯示 ， 亞太地區62%的受訪者已在其一個業務中或多個領域實施人工智能 ， 例如：供應鏈/物流 (73%)、IT (58%)、產品創新/研發 (56%) 和客戶服務（50%） 。 更令人興奮的是 ， 現在人工智能的使用 ， 正在進入傳統水產養殖業 。
洪教授十分關心以養殖為生的漁民生活 ， 每年都與臺灣南部的養殖戶、生產商和銷售人員進行定期交流 。 他回憶說 ， 每次去養殖場 ， 最常被問到的問題是：
“教授 ， 我怎么知道魚蝦吃飽了沒有?”
“我又怎么知道他們是健康的還是不健康的?”
二、養蝦關鍵挑戰：水質
黃英杰教授（左）和洪慶章教授展示他們團隊的研究成果


對養殖戶來說 ， 最關鍵的挑戰在于他們池塘的水質差 。 同時 ， 蝦的生長高度依賴于正確的投喂量和投喂時機的選擇 ， 但由于養蝦池塘的水體渾濁 ， 肉眼幾乎無法判斷水中是否有剩余的蝦飼料 ， 或者蝦是否健康 。 因此 ， 很多養殖戶可能有過度投喂的傾向 ， 從而導致過量的殘餌 ， 以及飼料的浪費 ， 使水更加渾濁 。 更糟糕的是 ， 過多投喂的飼料最終會成為細菌的重要營養來源 。 其中一些細菌可能是致病的 ， 最終會殺死整個池塘的蝦 。
在過去 ， 養殖戶必須依靠自己的經驗來采取正確的行動 ， 但他們很可能往往會后知后覺 。 當他們意識到自己過度投喂或者蝦生病時 ， 通常為時已晚 。
洪教授表示：“如果你發現有一尾死蝦漂浮在水面上 ， 通常有數百只可能已經死在底部 。 特別是當臺風或極寒天氣襲擊的時候 ， 這些養殖戶將遭受巨大的經濟損失 。 ”
解決這個問題的方法有數百種 ， 最簡單的方法是定期監測水中亞硝酸的濃度 ， 檢查投喂飼料的剩余情況 ， 并且根據蝦的食欲來判斷蝦的健康狀況 。 但是 ， 對于采用傳統養殖方法的蝦農來說 ， 這些解決方案都不是簡單的 ， 因為傳統方法沒有機制和標準 ， 無法及時和全面地評估水下情況 。
“我就問自己 ， 有沒有辦法把科學管理應用到傳統的水產養殖當中去？這由于許多養殖戶上了年紀還在繼續工作 ， 即使在惡劣的天氣中 ， 也不得不照顧他們的養殖池塘 。 ”
受此影響 ， 洪教授決定與黃教授聯手組建人工智能水產養殖研究團隊 。 兩位教授一位是對蝦養殖專家 ， 另一位是計算機科學專家 ， 他們將專業知識集中在尋找解決方案 ， 以改善對蝦養殖戶養蝦方案 ， 減少他們的工作量 ， 增加他們的收入 ， 并為漁業的振興提供新的希望 。
三、一種新型水下相機作為眼睛 ， 人工智能作為大腦
2016年 ， 洪慶章與臺灣海洋研究所（TORI）合作開發高靈敏度水下視頻產養殖系統（UVS） ， 他們的研究報告在科學雜志《科學報告》 上進行發表 ， 并引發了許多養殖戶之間的討論 ， 為進一步的學術和實踐探索做出了貢獻 。

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