利用人工智慧輕鬆養蝦已不是難事!你桌上的那盤健康美味的蝦子,可能都是電腦養的呢!
傳統養蝦育成率不到50%，導入AI技術提高到70%
養蝦是傳統養殖業，漁民必須看天吃飯，且必須小心翼翼維持住水的酸鹼值、以及控制飼料量，以防太多的飼料汙染水質而讓蝦群大量死亡。瞎的是池深水濁，加上不時的大雨破壞水的酸鹼值，讓漁民常看不清水中的狀況，一不小心就超量餵食導致蝦隻大量死亡。所以坊間的養殖率多在4/5成。
中山大學xSeagate應用AI人工智慧技術養蝦，事倍功半，不僅育成率從不到50%提高到70%，且蝦隻還比較大。影片來源：SETN YouTube
中山大學智慧科技水產養殖團隊，由資訊工程系黃英哲教授，聯合海洋科學系的洪慶章教授跨領域合作進駐養蝦場，導入Python 人工智慧的技術養蝦。AI人工智能技術能分析蝦群的數量、生命力與水質，提醒在適當的時機，投入適量的飼料，因此有AI人工智慧與機器學習技術協助下養出來的蝦，育成率可以突破坊間的4-5成而提高到7成
水下攝影影像讓AI機器學習，監控水質與分析蝦群狀況一把罩
蝦子的質量好壞與數量多寡，取決於養殖池的水質，水質決定了餵食飼料的數量與時間。但養殖池的水混濁，漁民很難藉由目視的方式來決定投放飼料的多寡，常常一不小心就餵食過多的飼料，導致殘餌破壞水質加上蝦子過多的排泄物汙染水質，惡會的水質讓蝦群大量生病死亡。
因此中山大學洪慶章教授與台灣海洋中心合作開發的UVS水下攝影系統，靈敏度高且能全天候錄製即時影影像，讓AI學習。人工智慧資料庫每天新增圖片超過四千張的，加上錄影影像，這些資料都提供AI學習分析。
透過這些影音素材大量學習與分析，目前的 AI 可以分析水質、每一隻蝦的大小與狀況、蝦群的數量等等，來提醒漁民在何時投入多少飼料。
除了協助漁民決定投放飼料的量與時之外，洪教授的團隊也開發了APP，讓漁民可藉由遠端操控，透過軟體自動控制投放飼料、排放汙泥等工作。因此當AI決定了投放飼料之後，漁民即可透過手機 App 執行。
此AI人工智慧導入的專案進行第一年，所累計的47TB監控影像跟照片資料存在Seagate SkyHawk硬碟中。在導入AI人工智慧養蝦之後，團隊的下一步目標是導入自動化管理。
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