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[导读] 日本水产业应用IT技术,以因应渔获量减少、从业人员高龄化、投入人力不足等问题,力图蜕变成具成长性的潜力产业。 综合商社双日(Sojitz)子公司双日鲔鱼养殖场自2017年8月

日本水产业应用IT技术,以因应渔获量减少、从业人员高龄化、投入人力不足等问题,力图蜕变成具成长性的潜力产业。

综合商社双日(Sojitz)子公司双日鲔鱼养殖场自2017年8月起,应用物联网(IoT)和人工智能(AI)新兴技术提升鲔鱼养殖效率,特色在利用深层学习,将计算鲔鱼数量的作业自动化,旨在将占养殖成本7成的饲料费最佳化。

鲔鱼鱼苗每尾重300公克,双日鲔鱼农场鹰岛每年购买1万尾,放入30个网笼饲养,出货时重约50公斤,饲养期间,最多每天需餵食60吨鱼饲料。饲料餵食的量和时间,需视气候、季节、鲔鱼数来决定,鲔鱼每公克成长所需的饲料质量称作增肉系数。

一般鲔鱼的增肉系数约在15上下,系数越小,所需饲养成本也越低。为了降低成本,需正确掌握鲔鱼数,投入适当的饲料量,方能避免浪费,鲔鱼量多寡,同时攸关整体出货量和渔民收益。

以往鱼饲料的餵食量都是根据养殖人员的经验判断,但判断容易失准,因此养殖人员利用每年将长大的鲔鱼移往大网笼时,进行影像录制,之后利用反复播放的影像观察,藉此提高鲔鱼数的计算精度,但此种方式相当费时。

双日鲔鱼农场与电通国际情报服务(ISID)合作开发计算App,利用深层学习将计算作业自动化。该App并加入人工调教以及筛选功能,改善当多尾鲔鱼并排时,可能会当一尾计算的系统缺失。

畜产业使用RFID卷标进行个体管理的情况越来越普及,因光线在水中会衰减,因此,包括陆地上常用的红外线传感器,都很难用在水中生物,而水中声纳虽可辨识个体,但价格高昂,因此决定导入深层学习技术。

双日鲔鱼农场也与NTT Docomo合作,自2018年1月开始进行实验。其在养殖场附近装设传感器,将海水温度、海水溶氧量等数据搜集到云端,这些数据经由AI分析,可进一步得知海流、气象等变化,有助饲料份量的调配。

此外,水产业也充分应用了空拍影像,佐贺县有明海渔业协同组合(Jf-sariake)与IT业者OpTIm自2017年3月导入应用固定翼无人机、IoT技术,来监视海菜养殖场的实证实验,藉由资通讯技术,能够及早发现海菜生长状况,以提高海菜质量,降低人事成本负担。

该固定翼无人机最长飞行距离28公里,采多台飞行,其拍摄海面上的海菜网,并将所拍摄的影像存放在OpTIm的云端系统,再进一步进行后续影像处理,了解是否出现影响海菜生长的疾病或红潮(Red TIdes),并将情报即刻传送给养殖人员,大幅降低以往人员需在海菜养殖场来回绕行观测的负担。

IT技术不只用在水产养殖第一现场,也延伸到批发、零售的销售端。日本鱼货批发商Foodison建置的电商网站Uopochi,提供供应商上传商品照片与价格的功能,让餐饮店可以参考下单。

Uopochi客群以店家为主,2018年1月Foodison与JR东日本合作,将服务推向一般民众,消费者在Foodison网站下单鱼货,之后可在品川车站大楼的店面取货。传统产业经由数码化,走向具成长潜力的产业,将指日可待。

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