Når er fisken sulten? KI kan sitte på svaret

Foring uten sløsing

I havbruk er fôring ikke bare en rutineoppgave, det er den mest kostbare operasjonen. Fôrkostnader utgjør opptil 60 prosent av de totale produksjonskostnadene. Likevel baserer mange lakseoppdrette fortsatt fôringsbeslutninger på manuelle vurderinger eller enkle modeller.

Overfôring fører til sløsing og forurensning av miljøet. Underfôring bremser fiskens vekst og svekker dyrevelferden. I tillegg er fiskens appetitt vanskelig å forutsi. Den påvirkes av oksygennivå, temperatur, fiskehelse og til og med hvor lenge det er siden siste avlusning.

Hva om vi med sikkerhet finner ut når fisken er sulten og hvor mye den trenger – i sanntid?

Bærekraft, vekst og dyrevelferd

Presisjonsfôring handler ikke bare om å spare penger. Det handler om å redusere miljøavtrykket fra fiskeoppdrett, forbedre fiskevelferden og øke veksten – alt på én gang.

I tradisjonell fôring baseres beslutninger ofte på erfaring og magefølelse. Men i en verden der klimaendringer daglig påvirker havforholdene, er ikke det lenger tilstrekkelig.

Vi trenger smartere og mer tilpasningsdyktige systemer som hjelper oss å ta bedre beslutninger. Det er her pilotprosjektet RACE Autofôring kommer inn – et samarbeid mellom SINTEF Ocean, Spillfree og SalMar.

AI som apetittvekker

Kjernen i prosjektet er en digital assistent. En kunstig intelligens som er trent til å observere fiskeatferd og anbefale fôrmengder i sanntid. Pilotprosjektet foregår på Korsneset hvor vi tester systemets anbefalinger mot tradisjonelle fôringsmetoder i syv merder.

Noen merder styres av maskinlæringsbaserte anbefalinger, mens andre fungerer som kontrollgrupper. AI analyserer undervannsvideoer kontinuerlig for å oppdage hvor aktivt fisken spiser og om uspiste pellets synker.

I motsetning til manuelle systemer som analyserer opptak etter fôring, tar det nye AI-drevne systemet beslutninger der og da, og gir operatørene umiddelbar tilbakemelding på om de bør øke, redusere eller stoppe fôringen.

Denne beslutningsstøtten i sanntid gjør at fôroperatører kan handle raskere og mer presist, noe som potensielt reduserer svinn og forbedrer fiskeveksten.

Hvordan fungerer det?

Systemet kombinerer data fra:

• Undervannsvideoer (for å overvåke fiskeaktivitet og synkende pellets)
• Biomassesensorer (for å estimere fiskens størrelse og antall)
• Miljøsensorer (oksygen, temperatur)
• Produksjonssystemer som Fishtalk (med data om fiskens opprinnelse, behandlinger og veksthistorikk)

Maskinlæringsmodeller, inkludert avanserte verktøy som beslutningstrær, bearbeider all informasjonen for å kunne forutsi de beste fôringsstrategiene. Modellene sammenlignes kontinuerlig med tradisjonelle vekstmodeller for å forbedre nøyaktigheten.

Et viktig element i prosjektet er utviklingen av en ny “ytelsesscore” som skal erstatte manuelle vurderinger av om en fôringsøkt var optimal. Dette bidrar til å gjøre AI-baserte beslutninger mer transparente og lettere å stole på.

Resultater og veien videre

Så langt er resultatene lovende. Fôringsstrategier styrt av AI viser at det er mulig å forbedre fôreffektiviteten (lavere fôrfaktor – FCR) og spesifikk tilvekst (SGR), samtidig som de støtter bedre overvåking av fiskevelferd.

Fiskeoppdrettere som deltar i pilotprosjektet, vurderer også om systemet er et praktisk verktøy: Er det enkelt å bruke? Sparer det tid? Er det til å stole på?

Svarene vil bidra til å forme neste fase: full utrulling av systemet på Singsholmen-anlegget sommeren 2025.