AI-Leitfaden

Das explosive Wachstum von AI in der Aquakultur verfolgen

Inhaltsübersicht

Sprunghaft steigende Investitionen in Aquakulturtechnologien

Ich traf die Zukunft der Aquakultur 2017 in einem unscheinbaren Seminarraum in Seattle. Wir saßen am selben Tisch und warteten auf eine Präsentation zu Fish 2.0, dem alle zwei Jahre stattfindenden Start-up-Wettbewerb. Er hatte vor kurzem seinen Abschluss in Princeton in Ingenieurwissenschaften gemacht. Er hatte keine Erfahrung in der Meeresfrüchtebranche, ein sprichwörtlicher Fisch auf dem Trockenen. Sein Name war Bryton Shang.

Fünf Jahre später hat sein Unternehmen Aquabyte $45 Millionen USD an Risikokapital erhalten und leistet Pionierarbeit auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz in der Aquakultur. Shang ist nicht allein. In diesen zwei Jahren, von 2017 bis 2018, wurden 21 neue Aquakultur-Start-ups gegründet.

Die Aquakultur hat in kurzer Zeit eine bemerkenswerte Innovationsexplosion erlebt. Die Hälfte aller Softwareanwendungen in der Branche wurde in den letzten fünf Jahren eingeführt. Von den 82 Software-Apps, die ich für die Aquakultur identifiziert habe, nutzen 70 Prozent maschinelles Lernen oder Deep-Learning-Algorithmen, und 51 Prozent setzen Computer-Vision- und Bilderkennungsalgorithmen ein.

Jetzt strömt Geld in den Sektor. Laut Crunchbase haben die zehn größten Aquakultur-Tech-Firmen rund $282 Mio. USD aufgebracht, wobei das in Indonesien ansässige Unternehmen eFishery mit $100 Mio. USD an der Spitze liegt, gefolgt von Shang's Aquabyte ($45 Mio. USD). Die Aquakultur macht inzwischen 52 Prozent der weltweiten Produktion von Meeresfrüchten aus, und die Fischpreise sind nach dem Fischpreisindex der FAO real um mehr als 60 Prozent gestiegen. Die steigenden Kosten für Fisch und Meeresfrüchte und die sinkenden Kosten für Technologie sind für viele Investoren eine Chance.

Und während das Silicon Valley die größte Triebkraft für die Technologiebranche insgesamt ist, ist es das kleine Norwegen mit nur 5,4 Millionen Einwohnern und 1,65 Prozent der weltweiten Aquakulturproduktion, das über sich hinauswächst. Etwa 19 Prozent der Aquatech-Unternehmen haben dort ihren Hauptsitz. Shang beispielsweise hat sein Unternehmen in den USA gegründet, verbringt aber einen Großteil seiner Zeit in Norwegen. Im Gegensatz dazu produziert Asien 89 Prozent der weltweit gezüchteten Meeresfrüchte, hat aber nur 23 Prozent der Technologieunternehmen in diesem Sektor hervorgebracht.

Nach Angaben der FAO erreichte die Aquakulturproduktion von Flossenfischen im Jahr 2018 einen Wert von fast $140 Mrd. USD oder 53 % aller gezüchteten Wassertiere. Dennoch werden 76 Prozent der Aquakultur-Software für die Flossenfischzucht und 35 Prozent für die Garnelenzucht entwickelt, deren Farmgate-Wert nur 26 Prozent der gesamten Nutztierproduktion ausmachte. Der einzige Bereich, in dem wir wahrscheinlich wachsende Investitionen in Technologien sehen werden, sind die Kreislauf-Aquakulturen (RAS), da sich die Wasserqualität verschlechtert und die Umweltvorschriften verschärft werden.

Künstliche Intelligenz ist der Schlüssel für die Zukunft der Aquakultur

Die Anwendung von künstlicher Intelligenz in der Aquakultur - vor allem maschinelles Lernen und neuronale Netze mit tiefem Lernvermögen - begann erst nach 2010. Einige Unternehmen wurden vor diesem Datum gegründet, haben aber wahrscheinlich erst in den letzten zehn Jahren oder sogar noch später KI eingesetzt. Eine Unternehmensumfrage ergab, dass 2015 kaum 10 Prozent der Unternehmen KI einsetzten. Heute liegt die Zahl bei über 50 Prozent und wächst schnell.

Daten werden oft als das "neue Öl" bezeichnet. Wenn Algorithmen die Motoren sind, dann sind Daten der Treibstoff, der die vierte industrielle Revolution, bekannt als Industrie 4.0, hervorbringt. Von 2010 bis 2020 wird sich die geschätzte Menge an digitalen Daten auf der Erde um das 30-fache erhöhen. Das ist derselbe Zeitraum, in dem wir die Einführung von KI-gesteuerten Anwendungen in der Aquakultur sehen.

Sensoren sind für die künstliche Intelligenz das, was Bohrlöcher für die Ölindustrie sind: Sie pumpen enorme Datenmengen in die Welt. Wasserqualitätssensoren, Kameras, Satellitenbilder und hydroakustische Geräte bilden das so genannte Internet der Dinge (IoT) in der Aquakultur. Es ist billiger und einfacher als je zuvor, ferngesteuerte Sensoren zur Datenerfassung einzusetzen - der Treibstoff, der in den letzten fünf Jahren viele Start-ups ins Leben gerufen hat. Heute setzen etwa 73 Prozent der Aquakulturunternehmen mindestens einen Sensortyp ein, die Hälfte davon mit Kameras. Auch die Algorithmen verbessern sich exponentiell. Im Jahr 2015 schlug eine Maschine den Menschen in einem jährlichen Bilderkennungswettbewerb.

Die Funktionen der KI: Vorhersagen, Automatisieren und Klassifizieren

Was kann künstliche Intelligenz, was normale Software nicht kann? Der Hauptunterschied besteht darin, dass künstliche Intelligenz durch Training auf Datensätzen lernen kann. Im Allgemeinen gilt: Je mehr Daten, desto intelligenter die KI. Rob Mayder Mitbegründer und CEO von Talla, hat ein einfaches Tool entwickelt, um den Einsatz von KI in einer bestimmten Branche zu verstehen. Das PAC-Framework steht für Predict (Vorhersage), Automate (Automatisierung) und Classify (Klassifizierung) - "drei Dinge, die aktuelle KI-Technologien wirklich gut können", so May.

In diesem Rahmen legt May auf der einen Achse die Bereiche Vorhersage, Automatisierung und Klassifizierung fest und auf der anderen Achse die Kerngeschäftsprozesse. Für die Aquakultur habe ich dies in Produktion, Fischgesundheit und Wasserqualität vereinfacht. Futtermittel, Sterblichkeit und die Aufrechterhaltung der Wasserqualität sind auch die größten Kostenstellen für Landwirte, und so überrascht es nicht, dass dies die Schmerzpunkte sind, die durch KI gelöst werden sollen.

Einige der ersten Software für die Aquakultur konzentrierte sich auf die grundlegende Digitalisierung. Etwa 40 Prozent der Anwendungen verfügen über einige grundlegende Funktionen für das Farmmanagement, um Herkunft, Wachstum, Wasserqualität, Ernten, Futtermittelverbrauch usw. manuell zu erfassen. Zu diesen Unternehmen gehören unter anderem Wattaya Aqua, iQuatic und Jala für Garnelen sowie AquaManager, AquaTracker und Blue Trace für Fische und Schalentiere. Etwa 44 Prozent der Software überwacht die Wasserqualität, was für die Aquakultur natürlich sehr wichtig ist.

Was die künstliche Intelligenz betrifft, so wird etwa ein Drittel zur Schätzung der Biomasse oder zur Vorhersage des Wachstums (41 %), zur Optimierung der Fütterung (34 %), zur Überwachung der Gesundheit oder zur Vorhersage von Krankheitsausbrüchen (26 %) oder zur Zählung von Seeläusen (6 %) eingesetzt. Viele dieser Daten werden mit Unterwasserkameras erfasst und mit Hilfe von Algorithmen zur Bilderkennung analysiert.


Wachsende technische Zugänglichkeit fördert die Einführung von KI

Da der Markt für Aquakulturtechnologien reift, werden wir wahrscheinlich weniger neue Start-ups und mehr Fusionen und Übernahmen sehen, da die Unternehmen ihren Marktanteil konsolidieren. Viele Unternehmen kämpfen noch immer damit, dass ihre Technologien von Kleinbauern in den Entwicklungsländern angenommen werden.

Der Einsatz von Technologie in vertikal integrierten Zuchtbetrieben in Norwegen, Kanada oder Chile ist eine Sache, aber die Einführung von Software bei vietnamesischen oder indischen Garnelenfarmern ist eine Herkulesaufgabe. Fragen Sie einfach XpertSea oder Aquaconnect. Beide Unternehmen konzentrierten sich auf die Finanzierung und die Entwicklung von Marktplätzen, um Garnelenzüchter mit Käufern zu verbinden und Anreize für die Einführung von Technologien zu schaffen.

Da die Kosten für Sensoren jedoch sinken und die Algorithmen immer besser werden, ist es nur eine Frage der Zeit, bis digitale Technologien auch in Ländern mit niedrigem Einkommen auf breiter Front eingesetzt werden. Auch Bildung und Ausbildung werden dank des Online-Lernens leichter zugänglich und billiger. In Ländern wie Indien, Vietnam, Thailand, den Philippinen und Indonesien wird es wahrscheinlich mehr Innovationen geben.

RAS und zelluläre Aquakulturen bieten ebenfalls neue Möglichkeiten für bahnbrechende Innovationen und Wachstum. Der Boom bei pflanzlichen Proteinen könnte auch die Nachfrage nach Algen und Seetang steigen lassen.

"Digitale Transformation bedeutet, dass wir Landwirten dabei helfen können, die neuesten Technologien des maschinellen Lernens einzusetzen, um ihre Betriebe effizienter und nachhaltiger zu machen", sagt Bryton Shang von AquaByte. "Zum ersten Mal können Landwirte Fische wiegen und das Wachstum in Echtzeit messen - in Zukunft werden sich die Menschen fragen, wie wir jemals Fische ohne diese Art von Instrumenten züchten konnten.

Hinweis: Dieser Artikel wurde am 28. Juni 2022 mit neuen Daten aktualisiert.

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