Vil ha mindre synsing, og mer målbare parametere

Jon Egil Hammer er utviklingsleder i Maskon på Stjørdal, hvor han har jobbet de siste ti årene med produksjon av vaksineringsmaskiner.

Under Tekset-konferansen i Trondheim snakket utviklingslederen om hvilke muligheter og utfordringer som ligger i å benytte kunstig intelligens.

Til LandbasedAQ forteller Hammer at Maskon har benyttet kunstig intelligens i tre år, og han sier de måtte over på KI for å finne alle deformiteter og  lyter.

- Vi har i mange år brukt vanlige konvensjonelle målinger på bildene, men fisken er litt som oss mennesker, med veldig variert form og fasong, trekker han frem.

Utfordringene for selskapet nå er prosessorkapasitet.

- Vi har de siste tre årene oppgradert kamerasystem med lys og datamaskiner i alle vaksineringsmaskiner. Dette for å møte eksisterende utfordringer med 24 forskjellige deformiteter, skader og lyter som det bør sorteres på, sier han.

Bedre fiskehelse 

Litt forenklet beskriver Hammer at KI brukes ved å samle eksempelvis 1000 bilder av ulike fisker som er godkjent, samtidig som det samles inn 1000 bilder av eksempelvis fisk med pukkelrygg. 

Alle disse bildene blir behandlet før de blir lagt inn i KI-nettverkene for å kunne jobbe med syklustiden som er ca. 150ms.

- Vi er ganske sikre på at dette er veien å gå når det gjelder deformiteter.

For å ha full mulighet til optimalisering og forskning skal Maskon begynne å lagre bilde av alle fiskene som blir vaksinert fremover.

- Vi kommer til å lagre bilder av store mengder fisk i året med denne kvaliteten, sier Hammer, som påpeker at de ønsker å bruke dataene til å bedre fiskehelse og øke lønnsomheten.

Modul for fiskehelsepersonell

Maskon holder også på å utvide automasjonsområdet, der de nå vil kunne ta hånd om hele verdikjeden med data og database-håndtering. Dette vil gjøre at de kan presentere data fra alle deres vaksinemaskiner, samt være en sterk bidragsyter i forskning.

Hammer poengterer at Maskon har kommet langt med deres skyplattform.

- Vi er nå klare til å hente alle dataene som blir generert fra vaksinemaskinene og legge disse i en skytjeneste. Vi skal også behandle disse dataene slik at kundene får ferdige søkeverktøy for å laste ned de dataene som de trenger for å  kjøre den daglige driften, men også ha store muligheter for optimalisering av produksjonen.

Utviklingslederen kan også avsløre at det blir en online modul for fiskehelsepersonell, der de vil få full innsikt i lagerbeholdning av vaksiner, tilstand på fisken med deformitet, lyter og vekt, samt at kvalitetstester blir gjennomført og bedømt.