Denne artikkelen er produsert og finansiert av Havforskningsinstituttet - les mer.

På ein liten og vasstett skjerm kan forskarane sjå bilda i sanntid. (Foto: Erlend A. Lorentzen / Havforskningsinstituttet)
På ein liten og vasstett skjerm kan forskarane sjå bilda i sanntid. (Foto: Erlend A. Lorentzen / Havforskningsinstituttet)

Fotoboks for fisk skal lære kunstig intelligens kva ein grøngylt er

Gjennom det som kanskje er verdas første fiskefotoboks skal datamaskinar lære seg å telje leppefisk og lyr langs kysten.

Publisert

– QuadEye er utstyrt med fire kamera i eit LED-opplyst kammer med 60 liter vatn. Vi kan sleppe oppi ein grøngylt og få nøytrale, tredimensjonale bilde som er representative for denne fisken, seier havforskar Kim Halvorsen.

QuadEye er namnet på fotoboksen.

– Målet er å få ein effektiv måte å overvake fiskebestandane langs kysten på, seier han.

Vil gi kjedeleg jobb til datamaskinane

I dag må forskarane nemleg fiske for å få ein idé om kor mykje fisk det er i sjøen.

I aukande grad brukar dei også video, for eksempel for å måle kor mykje kongekrabbe det er langs kysten i nord. Men det er ressurskrevjande å gå gjennom mange timar med film. Ofte skjer det ikkje noko som helst.

– Vi er overtydde om at vi kan automatisere denne oppgåva. Men då treng vi godt materiale å trene datamaskinane på, seier Halvorsen.

Saman med forskarkollega Tonje Knutsen Sørdalen utvikla han derfor ideen bak QuadEye, som også er berbar takka vere straum frå eit elsykkelbatteri.

Samlar opp eit til eit slags fiskeleksikon

– Tanken er at vi skal kunne ta med QuadEye på tokt eller ut i felt og mate han med artar og individ som vi ikkje har bilde av frå før, fortel forskaren.

Etter kvart samlar dei opp eit stort og variert bildemateriale av artar og individ, som kyndige forskarar set namn på. Dette blir som eit leksikon som ein kunstig intelligens får pugge.

Målet er at han skal bli i stand til å identifisere kystfisk som grøngylt og lyr i naturen.

– Grøngylten har unike mønster i "ansiktet". Den verkelige rosinen i pølsa, er om vi greier å få kunstig intelligens til å kjenne igjen individ. Då kan vi unngå å telje same fisken fleire gonger, forklarer Kim Halvorsen. (Foto: Erlend A. Lorentzen / HI)
– Grøngylten har unike mønster i "ansiktet". Den verkelige rosinen i pølsa, er om vi greier å få kunstig intelligens til å kjenne igjen individ. Då kan vi unngå å telje same fisken fleire gonger, forklarer Kim Halvorsen. (Foto: Erlend A. Lorentzen / HI)

Banar veg for betre kystovervaking

– Då vil vi i teorien kunne dekke kysten med kamera og la datamaskinar telje dei ulike fiskane på eiga hand. Det er framtida, seier Halvorsen.

Særleg kysten er vanskeleg å overvake. I fjæra kan ikkje forskarane køyre faste kurslinjer med trål eller ekkolodd, slik dei gjer på havet.

Videokamera er godt egna for å studere artar på grunt vatn, men etterarbeidet er ein flaskehals.

– Nye og billige overvakingsmetodar er derfor avgjerande for å få betre kunnskap om kystbestandane våre, seier han.

Vil også ha hjelp av folket

I dag har Havforskningsinstituttet eit live-kamera på fem meters djup ved Lindesnes som yrer av liv. Dei hyppigaste gjestane på kameraet er ulike typar leppefisk og torskefisk, som lyr.

– Der utviklar vi eit system kor folket kan ta bilde og bidra med sine identifikasjonar. Dette materialet vil vi også kunne bli pensum for datamaskinane, seier Halvorsen.

Sjå film korleis QuadEye fungerer. (Video: HI).

Kunstig intelligens i havforskinga

Kunstig intelligens er dataprogram som kan bli mata med læringsmateriale, og deretter trekke eigne slutningar om nye ting dei ser.

Kan settast til å gjere store, repeterande oppgåver eller kanskje til og med skaffe nye innsikter frå usystematisert data.

Havforskningsinstituttet samlar inn enorme mengder data kvart år, frå ekkolodd, fiskefangst, lab og meir.

Biologar og informatikarar jobbar saman for å finne måtar å bruke kunstig intelligens til å behandle desse på gamle og nye måtar.