Bildene viser en normal og en deformert fiskelarve. Den deformerte larven skiller seg fra den normale blant annet fordi den er kortere. Slike feil kan oppdages lynraskt, takket være ny teknologi. (Foto: Bjørn Henrik Hansen, Sintef Ocean)
Avslører fiskelarvenes helse på et blunk
Forskere kan nå gjøre lynraske analyser av veksten og helsa til knøttsmå arter fra havet, takket være kunstig intelligens. Systemet har redusert analysetiden fra ti til femten minutter til to-tre sekunder.
Forskerne bak teknologien forteller at den vil spare dem for mange forskertimer.
Enda viktigere blir det ute i felt og på oppdrettsanlegg hvor det kan gi en sanntidsoppdatering av fiskeyngelens vekst, hevder de.
Sintef-forskerne har koblet programvare sammen med et egenutviklet mikroskopisk undervannskamera kalt SilCam. Nå kan de ta bilder og analysere dem lynraskt.
– Med systemet vil vi også kunne finne mønstre fra data som er vanskelig for mennesker å oppdage, sier forsker Emlyn Davies ved Sintef Ocean.
Sammen med forskerkollega Bjarne Kvæstad har han trent opp systemet til å se på hvordan fiskelarver reagerer på miljøpåvirkning.
– Vi har lagt inn mål av friske fiskelarver og eksempler fra forsøk gjennomført på et laboratorium hvor de ble utsatt for miljøgifter, sier Kvæstad.
Ved å ta mål av fiskelarvene kan forskerne se om de er normale eller deformerte.
Sparer mye tid
Tidligere måtte denne prosessen gjøres manuelt, og det tok gjerne ti til femten minutter per larve, men med det nye systemet kan analysen gjøres på kun to-tre sekunder.
– En prosjektleder sparte prosjektet sitt for rundt 150 forskertimer da han nylig skulle analysere 750 bilder av fiskelarver. Pc-en gjorde analysejobben i løpet av en halvtime. Det kan også nevnes at det her er snakk om dørgende kjedelig arbeid, som dessuten krever ekspertise, sier Kvæstad.
Systemet gjør det mye enklere å gå igjennom mye data på kort tid og kan føre til at man får gjennomført forskning som ellers ville blitt for ressurskrevende.
Flere bruksområder
– Hittil har vi testet ut det nye systemet på fiskelarver, men vi ser for oss at det også kan brukes på andre ulike marine arter, som hoppekreps og børstemark, forteller Davies.
Systemet har så langt blitt brukt i lab, men forskerne mener det egner seg vel så godt ute i felt hvor det kan ha stor betydning for kunnskap og forvaltning av havet, i tillegg til utviklingen av landbasert oppdrett.
– Dette kan brukes til sanntidsmåling av yngelvekst i yngelanlegg, og når vi får montert det på selvgående farkoster kan vi kartlegge informasjon i havet om alt fra fiskeegg og fytoplankton til mikroplast, sier Atle Kleven, forskningsleder ved Sintef Ocean.
Forskerne har også et mål om å automatisere systemet slik at det etter hvert kan benyttes til miljøovervåkning, for eksempel ved oljeutslipp.