FishAI
Bestehende Fütterungssysteme basieren auf statischen Wachstumsmodellen aus der Literatur und berücksichtigen weder die Größenverteilung der Fische im Becken, noch Feedback bzgl. der Futteraufnahme. Dies kann nicht nur zu einer Futterverschwendung, sondern ebenso zu einer zusätzlichen Belastung des Wassers, der Anlagentechnik und der Tiere führen und darüber hinaus die Qualität des Produktes beeinträchtigen.
FishAI zielt darauf ab, den Futtermitteleinsatz durch ein intelligentes, datenbasiertes Fütterungssystem effizienter zu gestalten und damit die Produktivität der Anlagen unter Einsparung von Betriebskosten zu steigern. Die Basis bilden smarte, autonome Sensoren der Bilderkennung mit denen eine Biomassenbestimmung und Bewertung der Futteraufnahme ermöglicht werden sollen. Durch die Kombination mit Metadaten bzgl. der Haltungsbedingungen sollen dynamische Wachstumsmodelle erstellt werden, die arten- und haltungsspezifische Merkmale berücksichtigen. Mit dieser Datenbasis sollen zuverlässige Prognosen bzgl. der Futterzufuhr, Produktionsmenge und Produktqualität ermöglicht werden, mit denen die Wirtschaftlichkeit der Anlagen gesteigert werden kann.
Eckdaten
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