MusselAI

Inleiding

Dit voorgestelde project heeft als doel om precisie-aquacultuurtechnologie toe te passen om boeren te helpen milieuvriendelijke manieren te vinden om hun activiteiten te runnen en te laten groeien, met als doel een significante bijdrage te leveren aan zowel het voeden van de mensheid als het beschermen van de gezondheid van de oceaan.

Probleemstelling

Mosselboeren zijn afhankelijk van hun onderbuikgevoel en onregelmatige handmatige controles van hun mosselen om beslissingen te nemen over:

• Predatiebeheer
• Oogsttijden
• Het inhuren van (extra) seizoensarbeiders

Om de efficiëntie van de percelen te verhogen en de risico's van de operaties te verminderen, hebben boeren frequente, volledige en tijdige informatie nodig.

Oplossing

Het resultaat van het MusselAI-project zal een service zijn, gebaseerd op regelmatige, geautomatiseerde gegevensverzameling van de mosselboerderijen door onderwaterrobots. De verzamelde gegevens worden geüpload naar de cloud, waar ze worden verwerkt met behulp van adaptieve leeralgoritmen.

Functionaliteiten

De service biedt de eindgebruikers de laatste informatie over:

1. Mosselgezondheid
2. Predatorpopulaties
3. Aanbevelingen om de opbrengsten van de mosselpercelen te verhogen

De informatie en aanbevolen acties worden gepresenteerd aan de gebruiker in een browsergebaseerd ‘dashboard’.

Innovatie en Samenwerking

Door nieuwe robotica- en machine learning-technologieën te verkennen die mosselboeren kunnen helpen hun activiteiten duurzamer te runnen en te laten groeien, zijn RS en LI enthousiast om vooruitgang te boeken in het oplossen van de problemen die duurzame voedselproductie met zich meebrengt. Bovendien zal het team blijven samenwerken met experts op het gebied van oceaangezondheid om te bepalen hoe machine learning-modellen en onderwaterzicht- en sensorsystemen kunnen helpen nieuwe manieren te vinden om de oceaan te beschermen.