Zastosowania sztucznej inteligencji w akwakulturze

Identyfikacja chorób ryb. Tradycyjne metody diagnozowania chorób często polegają na badaniu ręcznym i subiektywnym podejmowaniu decyzji co może prowadzić do błędów i opóźnień w leczeniu. Podejście które zyskało popularność w ostatnich latach w zakresie automatycznej i bezstronnej identyfikacji chorób ryb. Głównym celem tego badania jest stworzenie niezawodnej i wydajnej struktury która może dokładnie identyfikować i klasyfikować różne dolegliwości dotykające ryby wykorzystując zaawansowane algorytmy sztucznej inteligencji i skomplikowane metodologie analizy obrazu w celu wyodrębnienia wskazówek wizualnych z obrazów. Umożliwiając wczesne wykrywanie szybką interwencję i produktywność populacji ryb wdrożenie takiego systemu ma potencjał zrewolucjonizowania procedur zarządzania chorobami w akwakulturze. Skuteczne zarządzanie chorobami w akwakulturze zależy od szybkiej i dokładnej diagnozy chorób ryb. To streszczenie łączy ustalenia z trzech badań które sugerują nowe metody identyfikacji chorób ryb. W pierwszym artykule przedstawiono nową metodę diagnozowania chorób ryb przy użyciu bezzapachowego filtra Kalmana (UKF) i sieci neuronowych Elmana (ENN).