견고한 깊이 노르웨이의 피요르드 인 우리 팀은 바닷물로 가득 찬 밀폐 된 금속 경마장 주위를 둘러싸고 있었는데, 이는 바닥에서 약 1 미터 떨어진 곳에 서있었습니다. 우리는 Hulking Metal Contraption을 우리의“Fish Run”이라고 불렀습니다. 내부에서, 연어는 본능에 따라 3 미터 직경의 루프를 돌고 현재에 대해 지칠 줄 모르고 수영을했습니다. 스톱워치가 울고 누군가가“다음 물고기!”라고 소리 쳤다. 우리는 수영 선수를 불러 일으켜 무게를 측정하고 건강 데이터를 기록하기 전에 근처 펜의 연어 학교로 돌아 왔습니다. 팀이 다음 물고기를 경마장에 적재하면서 태양은 하늘에서 높았습니다. 우리는 수백 마리의 물고기를 측정하면서 저녁에 잘 일했습니다.
이것은 기괴한 생선 올림픽이 아니 었습니다. 오히려 우리 회사의 여정에서 중추적 인 순간이었습니다. Tidalx AI인공 지능과 고급 로봇 공학을 양식에 가져옵니다.
조석이 나왔습니다 엑스Alphabet (Google의 모회사)의 Moonshot Factory는 수십억의 사람들이 아닌 경우 수백만 명을 변화시키는 기술을 만들려고합니다. 그것은 2018 년에 북극 서클 근처의 어류 농장에 소수의 엔지니어를 데려온 사명이었습니다. 우리 팀은 건강과 성장에 대한 새로운 통찰력을 제공하고 어류 농장의 환경 영향을 측정하기 위해 어류의 가시적이고 행동적인 지표를 추적하는 방법을 배우고있었습니다. 양식은 우리의 시작일뿐입니다. 우리가 개발 한 모듈 식 기술은 다른 해양 기반 산업에서도 유용 할 것이라고 생각합니다.
시작하기 위해 우리는 파트너십을 맺었습니다 ASA 대화세계에서 가장 큰 연어 부증 회사는 수중 카메라 및 어류 농장을위한 소프트웨어 시스템을 개발합니다. 2018 년 2 주 동안, 실리콘 밸리 엔지니어로 구성된 소규모 팀은 연어 양식을 살면서 호흡하여 작은 노르웨이 섬의 에어 비앤비에서 캠핑을하고 작은 모터 보트를 타고 생선 농장으로 출퇴근했습니다. 우리는 농민의 문제와 요구에 대해 가능한 한 많이 배우고 싶었습니다. 이 팀은 랩탑, 코드, 가제트 및 스크래피 카메라 프로토 타입을 상용 부품에서 함께 모아서 결국 수중 세계로가는 창이되었습니다.
그럼에도 불구하고, 그 초기 여행은 우리의 첫 1,000 마리의 어류 데이터 포인트와 성장하는 수중 이미지 라이브러리로 우리를 무장 시켰습니다 (그 이후로 우리의 데이터 세트는 수백만 배 증가했습니다). 첫 번째 데이터 수집을 통해 첫 번째 AI 모델을 세 심하게 훈련시켜 인간의 눈에 보이지 않는 패턴을 식별 할 수있었습니다. 진실의 순간은 두 달 후 데모 소프트웨어가 이미지만으로 생선 무게를 성공적으로 추정했을 때 도착했습니다. 그것은 우리의 비전의 검증 이었지만, 기술 개발의 다년 여행에 대한 첫 번째 단계 일뿐입니다.
체중 추정은 우리가 발전시키고 양식 농장의 효율성을 높이고 농민들이 연어의 이익을 위해 조기 조치를 취할 수 있도록 우리가 발전시키기 위해 최초의 기능 중 하나였습니다. 물고기가 얼마나 빨리 자라는 지에 대한 더 나은 데이터로 무장 한 농민들은 먹이 율을보다 정확하게 계산하여 낭비 된 음식과 물고기 폐기물을 최소화 할 수 있으며, 이는 주변 바다에 영향을 줄 수 있습니다. 우리의 모니터링 시스템을 통해 농민들은 널리 퍼지기 전에 해충 발발을 잡을 수 있으며 비싸고 집중적 인 치료가 필요합니다.
조력의 기원
그만큼 대양 Alphabet의 Moonshot Factory에서 오랫동안 매료되어 새로운 기술과 수익성있는 회사를 만들어야 할 의무가 있습니다. X는 지난 10 년 동안 다양한 해양 기반 프로젝트를 탐색했습니다. 해수를 연료로 바꾸십시오수중 로봇이 탄소 격리 및 식품을 위해 해초를 농사 할 수 있는지, 그리고 청정 에너지를위한 떠 다니는 태양 전지판 테스트를 탐구하는 프로젝트.
어떤면에서, 바다를위한 기술을 구축하는 것은 변화를 원하는 엔지니어들에게 분명한 선택입니다. 우리 지구의 약 3 분의 2가 물로 덮여 있으며 30 억 명이 넘는 사람들 단백질을 위해 해산물에 의존하십시오. 바다는 또한 기후 규제, 생명을주는 산소, 수십억 명의 사람들의 생계를 지원하는 데 중요합니다. 이러한 사실에도 불구하고 유엔 지속 가능한 개발 목표 14는“물 아래의 삶,”입니다 최소 자금 모든 것 17 목표.
인류가 직면 한 가장 시급한 과제 중 하나는 세계 인구가 계속 증가함에 따라 지속 가능하고 건강한 단백질 공급원에 대한 지속적인 접근을 보장하는 것입니다. 전 세계 인구가 도달 할 것으로 예상됩니다 2050 년까지 97 억해산물에 대한 수요는 계속 상승 할 것이며, 쇠고기와 돼지 고기와 같은 다른 동물성 단백질에 대한 더 건강하고 저탄소 대안을 제공합니다. 그러나 오늘날의 야생 낚시 관행은 지속 불가능합니다 거의 90 % 세계 어업 중에서 이제는 완전히 착취 된 것으로 간주되거나 (전체 용량에 사용) 과도한 것으로 간주됩니다.
양식업은 유망한 솔루션을 제공합니다. 어류 농업은 야생 어류에 대한 압력을 완화하고, 단백질을 생산하는보다 지속 가능한 방법을 제공하며, 수백만의 생계를 지원할 수있는 잠재력이 있습니다. 물고기는 또한 육상 단백질보다 훨씬 더 효율적인 단백질 공급원입니다. 연어는 대략 1 대 1의 “사료 전환율”을 가지고 있습니다. 즉, 소비되는 모든 킬로그램마다 약 1 킬로그램의 체질량을 생산한다는 것을 의미합니다. 반면에 소에는 필요합니다 8 ~ 12 킬로그램 킬로그램의 질량을 얻기위한 사료.
그러나 양식업 산업은 수온 상승, 해양 조건 변화, 효율성과 지속 가능성 향상의 필요성을 포함하여 점점 더 많은 어려움에 직면 해 있습니다. 농민들은 과도한 사료와 폐기물로 인한 오염에 대해 책임을지며 농업 인구들 사이에 빠르게 퍼질 수있는 어류 질환에 맞서고 있습니다.
Tidal에서 우리 팀은 해양을 보호하고 글로벌 식품 보안 문제를 해결하는 기술을 개발하고 있습니다. 우리는 노르웨이, 일본 및 기타 많은 국가의 양식 농장을 방문하여 기술을 테스트했습니다.이 기술은 양식 연습을 변화시키고 물고기, 사람, 지구에 유익한 힘이되기를 희망합니다.
양식을위한 AI의 데이터
연어 양식업은 해양 농업 산업에서 가장 기술적으로 진보 된 분야이므로 우리가 시작한 곳입니다. 대서양 연어는 전 세계 시장이있는 인기있는 해산물입니다. 약 200 억 달러 2023 년. 그해, 287 백만 톤 연어의 연어는 대서양에서 양식되었습니다. 전 세계적으로 농사 연어가 설명합니다 거의 3/4 판매 된 모든 연어 중.
Mowi와의 파트너십은 AI, 수중 로봇 공학 및 데이터 과학에 대한 전문 지식과 깊은 양식 지식을 결합했습니다. 우리의 초기 목표는 생선 농업의 중요한 작업 인 바이오 매스를 추정하는 것이 었습니다. 이 작업을 마스터하는 것은 더 나은 측정이 더 나은 관리를 잠금 해제 할 수 있기 때문에 개선을위한 기준을 설정했습니다.
우리는 최첨단 AI에서도 안정적인 수중 컴퓨터 발전 모델이 존재하지 않았다는 것을 빨리 깨달았습니다. 최첨단 컴퓨터 vision 모델은 수중 이미지와 종종 오해 된 연어에 대해 훈련을받지 않았으며 때로는 만화 결과로 한 모델이 물고기를 우산으로 분류했습니다. 또한, 우리는 펜 내에서 최대 20 만 연어의 평균 중량을 추정해야했지만, 20 ~ 30 개의 연어의 농민들이 주간 수동 샘플링을 기반으로 한 참조 데이터는 인구의 변동성을 나타내지 않습니다. 우리는 오래된 컴퓨팅 속담“쓰레기, 쓰레기 아웃”을 내재화했으며, 모델의 성능은 우리가 훈련하는 데 사용했던 데이터의 품질과 수량만큼 우수하다는 것을 깨달았습니다. Mowi가 원하는 정확도를위한 모델을 개발하려면 크게 더 큰 데이터 세트가 필요했습니다.
따라서 우리는 해양 펜의 고품질 이미지 데이터 세트를 만들기 시작했습니다. 이미지에서 물고기 무게를 추정하는 가장 빠른 실험에서 우리는 실험실에서 현실적으로 보이는 고무 물고기와 함께 일했습니다. 그러나 더 나은 데이터의 필요성은 2018 년에 영상을 수집하기 위해 노르웨이로 우리를 보냈습니다. 먼저, 우리는 작은 인클로저로 개별 물고기의 사진을 찍으려고 시도했지만이 방법은 물고기가 카메라 앞에서 안정적으로 수영하지 않았기 때문에 비효율적이었습니다.
그때 우리는 모든 각도에서 개별 물고기의 이미지를 포착하기 위해 생선 경주 경마장을 설계 할 때입니다. 그런 다음이 영상을 해당 무게 및 건강 측정과 짝을 이루어 모델을 훈련 시켰습니다. 두 번째 획기적인 획기적인 획기적인 것은 모든 물고기의 무게가있을 때 어류 농장의 수확량에 대한 데이터에 접근 할 때 발생했습니다. 이 추가로 데이터 세트를 천 배로 확장하고 모델 성능을 향상 시켰습니다. 곧 우리는 주어진 인클로저 내에서 전체 인구에 대해 매우 정확하고 정확한 물고기 중량 분포를 추정 할 수있는 모델을 가졌습니다.
용서할 수없는 바다를위한 탄력성 하드웨어 제작
정확하고 정확한 AI 모델을 구축하면서 동시에 포괄적 인 하드웨어 패키지를 만들고있었습니다. 이 시스템에는 수중 카메라, 펜 내에서 카메라를 이동하는 자율 윈치 및 통합 소프트웨어 플랫폼이 포함되었습니다.
우리의 초기 현장 실험은 동결 온도, 고파 및 강한 전류를 포함하여 극한 환경 조건에서 운영 기술의 현실을 가르쳐주었습니다. 이 과제를 해결하기 위해, 우리는 엄격한 테스트를 통해 조력 기술을 두는 데 몇 년을 보냈습니다. 우리는 극한의 조건을 시뮬레이션하고 장비를 파괴 지점으로 밀었으며 심지어 군용 기어를 위해 일반적으로 예약 된 표준을 사용했습니다. 우리는 대부분의 전자 제품을 강화하기에 충분한 압력으로 얼마나 잘 작동하는지 테스트했습니다. 실험실 결과에 만족하면 북극권 위의 농장에서 기술을 테스트했습니다.
그 결과 반응이 좋은 상단, 스테레오 및 하단 카메라를 특징으로하는 놀랍도록 탄력적 인 시스템으로, 물고기의 스트레스를 최소화하는 효율적인 조명이 있습니다. 스마트 윈치는 수평 및 수직 축에서 24 시간 내내 펜을 통해 카메라를 자율적으로 움직여 매일 수만 개의 물고기 관찰을 수집합니다. Mowi Farming Norway의 최고 운영 책임자, Oyvind Oaland우리의 상업용 제품은“양식에서 가장 진보 된 감지 및 분석 플랫폼이며 의심 할 여지없이 가장 큰 잠재력을 가진 사람입니다.”
오늘날 조석 시스템은 멀리 있습니다 어류 성장, 건강 및 수유에 대한 실시간 데이터를 사용하여 데이터 중심 결정을 내릴 수 있도록하여 운영을 최적화 할 수 있습니다. 우리의 주요 혁신 중 하나는 업계 최초의 AI 기반 자율 공급 시스템의 개발과 통합이었습니다. 물고기에게 자라는 양을 먹이면 시스템은 낭비 된 음식과 물고기 배설물을 최소화하여 어류 농장의 환경 영향을 향상시킵니다. 자율 공급 시스템을 카메라 플랫폼과 병합하면 농민들이 펜에 단일 올인원 시스템을 배치하여 비용과 혼란을 절약 할 수 있음을 의미했습니다.
자율 공급 시스템을 개발하면 기술적 인 기술이 아니라 새로운 과제가 발생했습니다. 우리는 처음에 어류 식욕에 영향을 미치는 무수한 요인을 기반으로 이상적인 수유 전략을 목표로했는데, 이는 모든 사용자에게 상자 밖에서 똑바로 작동합니다. 그러나 우리는 전략이 수십 년간의 경험에 기초한 전략이 수유 정책과 다를 때 농민들의 저항에 직면했습니다.
이 응답은 우리가 우리의 접근 방식과 농민들이 사용자 정의 할 수있는 모듈 식 시스템으로 우리의 접근 방식과 피벗을 다시 생각해야했습니다.. 이를 통해 시스템을 특정 공급 환경 설정으로 먼저 조정하여 신뢰와 수용을 구축 할 수있었습니다. 농민들은 처음에 선호하는 최대 및 최소 사료 비율과 사료 낙하에 대한 내성을 설정할 수있었습니다. 시간이 지남에 따라 기술을 더 신뢰하기 시작하면서 더 자율적으로 실행할 수있었습니다. 펜 안에 배치되면 시스템은 어류 행동과 그물을 통해 얼마나 많은 사료 펠릿 수에 대한 데이터를 수집하여 시스템의 물고기 식욕 추정치를 향상시킵니다. 이러한 지속적인 개정은 급식 효율성을 향상시킬뿐만 아니라 성장 최적화, 폐기물 감소 및 환경 영향을 최소화함에 따라 농민들 사이에서 자신감을 키 웁니다.
지속 가능한 양식에 대한 Tidal의 영향
Tidal의 기술은 여러 가지 이점을 보여주었습니다. 자동화 된 사료 시스템을 통해 농민들은 생산 효율성을 향상시키고 비용 절감 및 환경 영향을 줄이고 있습니다. 우리의 소프트웨어는 또한 해상 침입 및 상처와 같은 건강 문제를 조기에 감지 할 수있어 농민들이 더 많은 표적화 된 치료법에 즉시 개입 할 수 있습니다. 농민들이 정확한 바이오 매스 및 어류 복지 추정치를 가지고있을 때, 수확시기를 최적화하고 수확 된 어류가 건강 상태가 좋지 않거나 너무 작아서 시장 가격이 좋은 위험을 최소화 할 수 있습니다. 우리는 AI를 시스템의 모든 측면에 통합함으로써 농민들이 정보를 제공하고 지속 가능한 결정을 내릴 수있는 강력한 도구를 만들었습니다.
플랫폼 접근 방식은 또한 기술 전문가와 양식 전문가 간의 협업을 촉진합니다. 우리는 현재 Farmers and Fish-Health 전문가와 함께 어류-행동 감지 및 해양-시뮬레이션 모델링과 같은 새로운 기계 학습 응용 프로그램에 대해 일하고 있습니다. 이 모델링은 농민들이 영양 오염 및 온난화로 인한 유해한 조류 꽃과 같은 심각한 도전을 예측하고 대응하는 데 도움이 될 수 있습니다.
현재까지, 우리는 전 세계 700 개 이상의 펜에 시스템을 설치하고 300 억 개가 넘는 데이터 포인트를 수집하고 1.5 페타 바이트의 비디오 영상을 처리하고 성장주기 동안 5 천만 개 이상의 물고기를 모니터링했습니다. 수년간의 연구 개발, 상업적 검증 및 스케일링 덕분에 우리 회사는 이제 다음 단계에 착수했습니다. 2024 년 7 월, Tidal은 Alphabet의 X를 졸업하고 독립 회사로 시작했으며 미국 및 노르웨이 벤처 자본 회사 및 알파벳을 포함한 투자자와 함께 독립 회사로 시작했습니다.
달 사격 아이디어에서 상업적으로 실행 가능한 회사로의 갯벌의 여정은 우리가 성취하고자하는 것의 시작일뿐입니다. 우리의 지구에 직면 한 끝없는 도전으로 인해 최첨단 기술을 활용하여 빠르게 적응하는 세상에서 생존하고 번창하는 것이 그 어느 때보 다 중요 할 것입니다. 양식업은 Tidal의 첫 번째 단계이지만, 바다 내에는 경제 및 식량 안보를 통해 지속 가능한 미래를 지원하기 위해 잠금 해제 할 수있는 잠재력이 너무 많습니다.
우리는 우리의 기술이 이미 연어 생산을보다 지속 가능하고 효율적으로 만들고 있다는 것을 자랑스럽게 생각하여 바다의 건강과 단백질의 해산물에 의존하는 전 세계 인구 증가에 기여합니다.
Tidal의 수중 인식 기술은 양식을 넘어서는 응용 프로그램을 통해 해양 기반 산업 전반에 걸쳐 혁신적인 잠재력을 제공하며, 총체적으로 “파란 경제”라고합니다. 우리의 뿌리는 “푸른 음식”에 있지만, 우리의 도구는 해저 인프라를 모니터링하여 “Blue Energy”에 적응할 수 있습니다. 해외 풍력 발전 단지,보다 효율적인 운송 경로를위한 해양 시뮬레이션을 개선하여“청색 운송”, 그리고 매핑하고 정량화하여“청색 탄소” 탄소 저장 용량 해초와 같은 해양 생태계.
예를 들어, 우리는 이미 연어 바이오 매스 추정 모델을 조정하여 동부 인도네시아의 해상 침대의 상세한 3 차원 맵을 만들 수 있음을 보여 주었으므로 물 표면 아래에 저장된 탄소의 양을 추정 할 수 있습니다. 우리는 중요한 지식 차이를 해결하고자합니다. 과학자들은 탄소 해안 생태계가 얼마나 많은 탄소 해안 생태계를 격리시킬 수 있는지에 대한 데이터가 제한되어 있으며, 이는 해양 기반 탄소 신용 시장의 신뢰성을 훼손합니다. 우리의 기술을 적용하면 과학적 이해를 발전시키고 이러한 중요한 해양 서식지를 보호하고 보존하는 데 투자 할 수 있습니다.
작은 노르웨이 어류 농장에서 경마장을 통해 수영하는 물고기로 시작한 것은 인류가 우리의 해양 자원을 최대한 활용하고 최대한 활용하는 데 도움이되는 다양한 기술이 될 수 있습니다. 가장 가혹한 해양 조건을 견딜 수 있도록 설계된 강력한 AI 기반 시스템으로 Tidal은 바다가 아무리 거칠 든 관계없이 푸른 경제에 혁명을 일으킬 수 있습니다.