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Super cluster océanique
En juillet 2020, le Canada's Ocean Supercluster a accordé à ThisFish Inc. une subvention de $500 000 pour investir dans le développement de la prochaine génération de technologie de traitement des fruits de mer alimentée par l'intelligence artificielle AI).
ThisFish a développé des applications basées sur l'IA, appelées Tallybots, qui peuvent être intégrées dans nos logiciels de production et de traçabilité pour l'analyse prédictive et l'automatisation.
Le traitement des produits de la mer est confronté à de nombreux problèmes qui peuvent être résolus par l'intelligence artificielle. En raison de la variabilité naturelle du poisson, comme l'espèce, la taille du poisson, la saisonnalité, la zone de pêche, la méthode de capture, etc., les transformateurs de produits de la mer ont souvent du mal à prévoir les résultats de la production et de la qualité, comme les rendements.
Il y a simplement trop de variables pour que l'esprit humain puisse les analyser. C'est un problème parfait pour notre nouvelle technologie Tallybot. Considérez Tallybot comme un petit assistant numérique, comme le R2D2 du traitement des fruits de mer.
Dans le cadre de la collaboration Supercluster, ThisFish s'est associé à Orca Specialty Foods, Hardy Buoys Smoked Fish Ltd, l'Université McGill, l'Université York et Eurofish. Ensemble, les entreprises et les universités de recherche collaborent au développement de Tallybots, programmés avec des algorithmes d'apprentissage automatique, afin de relever certains des défis les plus difficiles en matière de production, de traçabilité, de contrôle de la qualité et de comptabilité analytique des produits de la mer.
L'équipe du projet espère être l'une des premières au monde à intégrer l'intelligence artificielle dans un logiciel de production et de traçabilité des produits de la mer. Les Tallybots analyseront les grands ensembles de données créés par le logiciel Tally de ThisFish pour aider les transformateurs à maximiser les rendements, à améliorer la qualité, à automatiser le calcul des coûts et à réduire les erreurs de données ainsi que la non-conformité.
Le projet pourrait également étendre la technologie de l'IA aux navires de pêche afin d'améliorer la manipulation, la congélation et le stockage des prises en mer.