养殖智能化,物联网技术在水产养殖中的应用你了解多少
水产养殖包括在淡水和海水环境中繁殖、饲养和收获动物和植物。根据美国国家海洋和大气管理局(NOAA)的数据显示,2014年,全球水产养殖供应了超过50%的人类食用,市场价值约为1600亿美元。与此同时,据AgFunder News报道,2016年海产和水产养殖科技初创公司收入超过1.93亿美元,比2014年和2015年的5200万美元增长了271%。
我们将最后一条蓝鳍金枪鱼从海里捞出来只是时间问题,所以我们需要利用技术挽救。
物联网技术在水产养殖中的应用
进入该领域的物联网公司和初创企业,正在使用或开发从智能传感器到卫星的数据采集技术,这些数据可以使用各种基于云的分析软件工具(包括人工智能)进行处理,从而提高水产养殖的运营效率,甚至环保。例如,大型公司嘉吉今年早些时候宣布将发布一个名为iQShrimp的预测软件平台,该平台使用机器学习和传感器让农民了解他们的操作。平台还使用移动设备、传感器和自动投食器收集虾的大小、水质、喂食模式和天气状况数据。结合其他数据,这些算法能够提供诸如饲养管理策略和最佳收获时期等建议。
目前,嘉吉公司是小池塘里的“大鱼”。但是还有一些初创公司希望能在竞争中幸存下来。
物联网技术预测环境变化
Yield 成立于2014年,是一家澳大利亚科技公司,自2015年以来已经筹集了1150万美元投资,其中包括去年电动工具制造商博世在内的650万美元A轮融资。 该公司的Sensing + Aqua IoT平台主要用于澳大利亚牡蛎养殖业。Yield公司的传感器收集许多重要气候条件数据,包括盐度、水温和深度、气压和海潮高度。数据被传输到Yield的微软云平台,其中人工智能(AI)和其他分析软件将其转换为当地天气和收获条件的三天预测。
这种超本地信息对于牡蛎养殖者特别有用,因为大雨可能会将污染物冲入海湾中,因此他们经常不得不关闭收获区域。然而,这些决定通常是基于几公里之外公共气象站的雨量计,导致每天的经济损失在2万至10万美元之间,具体取决于季节。Yield表示,其预测性物联网系统可以减少30%的收获损失。
利用物联网技术统计鱼类数量
加拿大XpertSea Solutions水产公司成立于2009年,已经筹集了约880万美元,包括4月份的750万美元。投资者包括Aqua Spark,这是为数不多专注于水产养殖的投资公司之一。 如果你认为数羊会让你睡着,那么你可以试着数鱼仔。这就是该公司高科技XperCount铲斗对孵化场和养鱼场所做的事情,试图更好地控制库存。XperCount采用人工智能和计算机视觉系统来计算虾类幼虫等生物的数量和大小,它是一种支持物联网的设备,连接到一个门户网站,客户可以在该网站上访问数据和分析。
该公司声称其平台比传统的手工计数方法更有效和更准确。例如,印度一家水产养殖公司已经用xper count取代了人工计数。在包装过程中,过去需要两个人每人25分钟来计算一个随机袋中的幼虫数量。现在,一个人在同一时间可以数五袋。根据案例研究,XperCount还将公司的计数准确性提高了60%。目前XpertSea在48个国家拥有客户。
用物联网技术观察鱼类行为
Umitron公司成立于2016年,总部设在新加坡,但主要由一个在日本扎根的团队运营。这家初创公司本月筹集了价值830万美元的种子资金。这项技术的核心是UmiGarden,一种依靠太阳能运行的物联网设备。它利用传感器和机器学习来监测和确定鱼什么时候可以喂食,以避免浪费金钱过度喂食。使用计算机视觉——人脸识别背后的技术,来理解鱼的行为听起来可能有些牵强,但是我们从爱尔兰一家名为Cainthus的初创公司那里发现了一些类似东西,它对奶牛也有同样的作用。
Umitron
该平台还引入卫星图像,以提供有关环境条件的数据,例如水温,这会影响鱼类进食。据AgFunder News报道,umitron还利用物联网数据研究不同鱼类的行为,以确定杂交养殖的最佳实践。此外,据AgFunder报道,这家初创公司还与生产昆虫鱼饲料的公司合作,分析其产品的性能。
利用物联网技术进行海洋研究
卡特琳娜海洋牧场成立于2012年,已经在联邦水域建立了美国第一家离岸牧场,距离其圣佩德罗总部约6英里。aquatech初创公司筹集了380万美元,自去年首次播种其占地100英亩的“牧场”以来,已成功收获了数百万只贻贝。最终,这家初创公司希望在1000英亩的土地上种植各种各样的双壳贝类和海带。此外,卡特琳娜海洋牧场与美国NOAA等科学机构和研究机构合作开展了一个名为海洋物联网的项目。该项目的核心是一个海军海洋气象自动装置( NOMAD )浮标,该浮标收集并传输该地区的各种海洋数据,用于评估环境影响和优化农业作业。
游牧浮标,卡特琳娜海洋牧场
去年,该设施在NOMAD平台上增加了一个名为“图像流细胞机器人”的潜水装置,该装置利用机载显微镜和机器视觉分析水中的颗粒。该设备作为一种早期预警工具,用于监测有害藻类的大量繁殖。
其余的初创公司
结论
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