Google X 新项目,用计算机视觉养鱼?

Google X 新项目,用计算机视觉养鱼?
2020年03月08日 10:13 CSDN

作者 | 神经小兮

来源 | HyperAI超神经(ID:HyperAI)

最近,谷歌的创新技术孵化之地 X 实验室,宣布了其最新的 Moonshot 项目——Tidal(潮汐)。该项目旨在保护海洋的良性生态环境,并以可持续的方式造福人类。

Tidal 负责人 Neil Davé 发博文介绍了该项目

Tidal 的最初目标是开发出合适的技术,让人类对水下的情况有更好的了解,重点是帮助养鱼户以环保的方式,经营和发展自己的业务。现在已与欧洲、亚洲一些水产养殖户建立了合作。

为海洋健康而生的项目

项目负责人 Neil Davé 在博客中写道:「在保护海洋的过程中,我们未来必然会面临的挑战是,人们对水下状况了解得不多。」

海洋覆盖了地球表面的 70% 以上,但大部分都仍未被勘探。其中部分原因是开发技术极具挑战性,压力巨大、通信异常困难(GPS 和 WiFi 无法在水下工作)、电子设备被海水腐蚀,所以长期监控是一个难题。

工作人员在北极调试设备采集数据

但了解并保护海洋,对人类来说十分关键。目前污染问题和不可持续的捕鱼方式,导致了海洋生态被破坏的连锁反应,其后果正威胁着人类的粮食和经济安全。

这也是 Tidal 团队选择此项目的原因,他们希望可以更好地了解海洋,从而维持其生命以帮助人类可持续发展。

Neil Davé 解释道:「相对于其他动物蛋白来源,鱼的碳足迹较低,它们在当今 30 亿人口的饮食中起着至关重要的作用。因此,帮助养鱼户,对人类和海洋健康都至关重要。」

传统水产养殖,饲料投喂或其它操作不科学,会对水体造成一定污染

对于渔民来说,通常通过人工从海水中捕出几条鱼检查,以此来指导随后的捕鱼活动。但这样的传统方式不仅耗时,也无法扩展数据收集过程,而且往往并不可靠。

计算机视觉,做渔民的眼睛

Tidal 团队意识到,计算机视觉等技术,或许能有效地加速这一过程。

首先,他们需要教会系统去观察水下的情况。团队通过在硅谷水池中拍摄的新鱼类数据集,去训练算法来达到这一目的。

然后,他们开发出了水下摄像系统,通过结合计算机视觉和其他 AI 技术,可以跟踪和监视成上万条鱼类的生长情况。

跟踪不同的鱼类活动

相比于人为观察,设备能够分析一些人眼看不到的行为。

通过观察和记录鱼类的进食行为以及温度、氧气含量等环境数据,渔民可以更好的了解鱼群,跟踪其健康状况并避免过度喂食,做出更明智的养殖决策,从而降低成本并减少污染。

此外,系统还必须开发一些能电气部件,以承受海洋的盐水环境、极端寒冷和极大的压力。

Tidal 团队与全球多个渔民进行了交流,了解养殖过程中亟待解决的问题

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