不喂飼料"喂"數據 懂AI的工程師成了好漁民
這頭,重慶梁平區魚菜共生數字工廠,空無一人,投喂系統自動為鱸魚精準投餌;那頭,重慶中心城區辦公室,李脈坐在電腦前,遠端觀察、遙控,生産數據自動傳輸到電腦。
“我是工程師,也是新漁民。”作為重慶市農業科學院農業數字化技術員,李脈笑著説。以前喂魚,主要是根據經驗投飼料,現在主要依靠AI養殖系統智慧投喂,他的工作主要是給AI養殖系統“喂”數據,將其訓練得更聰明、更有經驗。
樓下養魚,樓上種菜。通過管道連接,實現魚菜共生。梁平區這個小工廠藏著大技術——在魚池,智慧化演算法控制投餌機,根據魚的攝食需求適時適量投喂,感測器自動監控水溫、水深、溶解氧等情況;在蔬菜棚裏,養魚尾水處理為水溶性肥料,通過管道輸送給蔬菜,大幅減少了尾水污染物排放。
農業現代化,數字技術必不可少。2022年6月14日,人力資源社會保障部向社會公示18個新職業資訊,農業數字化技術員名列其中,李脈也從工科轉向農科,專心為農業插上數字翅膀。
不過,李脈的養魚之路並非坦途,可謂一波三折。
俗話説,“養魚先養水”。傳統養魚模式依賴老師傅的經驗,而工廠化養殖依靠感測器監測水質,成功關鍵在於精準監測。
“2022年,我們吃了一次大虧。”李脈回憶道,之前,水質監測感測器穩定性差、預測不夠精準,導致水質調節不及時,大批鱸魚染病而死。
重慶市農科院引進水産養殖技術專家,成立專項小組,針對水質監測感測器、水質因子預測預報AI模型、水質調控與養殖裝備的工藝參數配比等關鍵問題進行集中攻關,形成水質多參數線上採集器、水質智慧預警系統和水質調節工藝技術標準,能夠精準察覺水質變化,保證鱸魚健康生長。
水質有保障,如何精準投喂飼料?投喂不足,鱸魚生長速度減緩,投喂過量則浪費飼料、污染水體,甚至滋生疾病。
飼料成本約佔養殖總成本四成至八成,因此,制定科學的投喂決策實現自適應停止投喂,是目前智慧投喂需要解決的主要問題。
李脈本是工科出身,缺乏養殖經驗,他深入田間地頭請教老漁民,到養魚工廠親身參與生産投喂,了解鱸魚攝食習性,制定“試投+等分疊加”投喂策略:每次先試投一些飼料,根據鱸魚搶食造成的水面水花,判斷是否繼續投喂。
“如果鱸魚搶食積極,水花面積大,就設定為繼續投喂,反之停止。”在專家教授指導下,李脈和同事們將這個投喂策略進行數字化轉化,形成AI模型,成功研製智慧投餌機,有效降低養殖成本。
精準投食,鱸魚愈加肥美,一般一斤左右上市最佳。以前一般將魚撈出,測量稱重,但容易致其損傷或患病,如拍攝魚水下圖片,又因不同濁度下水折射不同,且魚的姿態變化多樣,圖片容易“失真”。
針對這個問題,李脈和大夥開發基於水下立體視覺的魚生命資訊監測系統。首先,將不同規格的魚麻醉撈出,拍攝魚圖片,讓AI系統記住不同尺寸的魚有多重;其次,研究在不同濁度下水折射問題,對水下魚尺寸資訊進行“修正”;最後,採用窄通道框架,讓魚統一姿勢進入,便於拍準魚的尺寸資訊。
“數字化養魚,實現標準化養殖,讓田間變成工廠,沒有經驗的人也能做好養殖,讓更多人吃上好魚。”李脈介紹,在梁平魚菜共生數字工廠,魚的生長週期縮短約一半,餌料節省約20%,養魚的單位面積産量超過池塘10倍,蔬菜的單位面積産量也是陸地栽培的10倍以上,“我們的AI養殖系統已經是一個經驗豐富的老師傅了。”
如今,魚菜共生工廠還需要設備檢修人員,下一步,重慶市農科院計劃持續優化迭代魚菜共生AI工廠數字孿生雲平臺,實現養殖設備線上查看、自動控制、生産管理記錄、智慧預警,最終實現無人漁場。
看著各地同行和專家學者紛紛前來參觀梁平魚菜共生數字工廠,李脈頗為自豪,“這行當,選對了。”