Tema: Helse, miljø og biovitenskap
Havbruksnæringen har de siste årene gjennomgått store endringer med nye digitale løsninger og rasjonalisering av produksjonsprosesser. Hvordan kan big data bidra til å digitalisere havbruksnæringen?
Bedre informasjonsflyt gir fremtidens havbruk.
Mange aktører kommer nå med nye løsninger for å overvåke lakselus, fiskevelferd og biomassemåling gjennom å anvende ny teknologi basert på big data og maskinlæring.
Fiskehelsebiologene i Tekna havbruk og fiskehelse har samtidig påpekt hvor mye data som samles inn ute på det enkelte anlegg, uten at det nødvendigvis omsettes til felles informasjon.
Temaet er et av Tekna Havåkers fire satsningsområder. Underliggende tematikk er:
Last ned brosjyren: Et hav av big data
Alle ordene folk snakker om, men som ikke alle vet hva betyr. Vi har forsøkt å forklare begrepene enkelt og med eksempler fra havbruksnæringen
Big data, eller stordata, er informasjonsmengder som er så store eller komplekse at de er vanskelig å håndtere med tradisjonelle metoder. Informasjonen kan være sammensatt, for eksempel sensordata, data fra regneark og databaser, tekstdokumenter, bilder, video, lydopptak, værdata og digitale kart.
Ved hjelp av big-data-analyse kan man sammenstille og analysere dataene, forutsi trender og gi beslutningsstøtte. Aquacloud er et godt eksempel på bruk av big data i havbruksnæringen. Her settes data fra ulike oppdrettere sammen med offentlige miljødata og brukes til å forutsi utbrudd av lus. (lenke)
Blockchain, eller blokkjede, er informasjon som er gruppert i blokker, hektet sammen i en kjede. Et poeng med dette er at blokkjeden kan deles mellom flere parter, uten at én part ubemerket kan endre informasjon i blokkene.
Dette er sikret på to måter: For det første har hver blokk en kontrollsum basert på forrige blokk. For det andre er blokkene fordelt på mange datamaskiner. Hvis informasjon i en eksisterende blokk endres, blir kontrollsummene feil og «kjeden brytes». Blockchain-teknologi kan brukes til dele informasjon mellom aktører i havbruksbransjen og muliggjør en transparent verdikjede.
Kunstig intelligens setter datamaskiner i stand til å løse (avgrensede) oppgaver som tradisjonelt bare mennesker har kunnet løse, eller som mennesker har gjort mye bedre enn datamaskiner.
Eksempler er det å gjenkjenne en person eller telle antall fisk i et bilde. De største fremskrittene innen kunstig intelligens skjer i dag i maskinlæring
Maskinlæring er systemer som lærer ved å bli vist en rekke eksempler, eller ved å prøve seg frem selv. Teknologien trenger datamaskiner med stor kapasitet og store mengder data, for å blant annet gjenkjenne mønstre.
I stedet for at det programmeres inn en fasit, lærer datamaskinen gjennom opplæring basert på treningsdata, eller simulering.
For eksempel vil et system, hvis det får tilgang på et stordatasett med bilder av fisk som har skader på kroppen, kunne gjenkjenne skader på live-bilder fra videokameraer i en oppdrettsmerd og melde fra om dette.
Tingenes internett er gjenstander som er koblet på nettet og kan dele data med hverandre automatisk. Mye av sensorene som finnes i oppdrettsmerder er eksempler på IoT, hvor data fra sensorene i merdene lagres og sendes opp i skyen av seg selv, da de er koblet direkte på internett.
Banebrytende teknologi som muliggjør store endringer, skaper nye markeder eller forandrer eksisterende markeder. Eksempel på dette er teknologi som gjorde oss i stand til å strømme musikk og dermed kjøpe tilgang på strømmetjenester i stedet for å kjøpe CD’ er.
I tillegg til tematikk rundt Big data i havbruksnæringen, tar Prosjekt Havåker også spesielt for seg CRISPR-teknologi i havbruksnæringen.
Tekna Havbruk og Fiskehelse
Tekna Havbruk og fiskehelse jobber for nettverksbygging og et faglig tilbud til alle som jobber innenfor eller har interesse for havbruksnæringen. Vi mener god bruk av kompetanse, tverrfaglighet og teknologi kan løse mange av utfordringene i havbruket, og gjøre næringen mer bærekraftig samt skape trygge arbeidsplasser. Nettverket er kun for Tekna-medlemmer, og det er helt gratis og uforpliktende å delta. Bli med i nettverket
