L’allevamento di pesci e molluschi può beneficiare dell’impiego di tecniche di intelligenza artificiale, oltre che di tecnologie evolute per migliorare la pratica e renderla più sostenibile
L’impiego di tecniche d’intelligenza artificiale per l’acquacoltura può permettere di migliorare notevolmente molti aspetti di questa pratica sviluppata quattromila anni fa, documenta la FAO. L’acquacoltura oggi produce quasi la metà dei prodotti ittici consumati dalla popolazione mondiale, in continua crescita. È uno dei settori di produzione alimentare in più rapido incremento nel mondo e contribuisce in modo decisivo all’approvvigionamento alimentare globale e alla crescita economica.
Come riporta l’International Trade Administration, il mercato globale dell’acquacoltura, valutato 204 miliardi di dollari, si prevede che raggiungerà i 262 miliardi di dollari entro la fine del 2026.
Valutazioni economiche a parte, l’acquacoltura è una pratica che per svilupparsi in modo efficace ha necessità di essere quanto più sostenibile. Non è un caso che venga citata nei 17 goal contenuti nell’Agenda 2030; inoltre, in tema di sostenibilità, la gestione della pesca e dell’acquacoltura è uno degli aspetti più rilevanti connessi alla blue economy.
Per migliorare e rendere più sostenibile l’acquacoltura l’AI può essere di grande aiuto, come pure alcune delle tecnologie ad essa collegate come robotica e droni.
Le applicazioni e i benefici sono svariati: con l’AI si possono monitorare vari aspetti (qualità dell’acqua, temperatura, condizioni generali delle specie viventi allevate ecc.), potendo svolgere – anche grazie a robot e droni – controlli generali e interventi di manutenzione delle infrastrutture dell’allevamento.
Tuttavia, siamo solo agli inizi: molteplici applicazioni potranno essere impiegate per il benessere degli animali e delle specie viventi allevate e per garantire le migliori condizioni dell’ambiente in cui essi vivono.
Takeaway
Cos’è l’acquacoltura
L’acquacoltura consiste nell’allevamento e nella gestione e raccolta di pesci, crostacei e piante acquatiche. Come detto, è una pratica antica, attuata dalla civiltà egizia e anche nell’antica Cina. Tuttora è un sistema utilizzato per produrre cibo e altri prodotti commerciali, per ripristinare habitat e ricostituire gli stock selvatici, aiutando a preservare e far crescere specie ittiche e acquatiche minacciate se non in via di estinzione.
Con l’aumento della domanda di prodotti ittici, la tecnologia ha reso possibile la coltivazione di cibo nelle acque marine costiere e in mare aperto (ma oltre all’acquacoltura marina c’è anche quella in acqua dolce) e così è divenuta una fonte di ricchezza non solo ambientale, ma anche economica. Secondo la FAO, nel 2018, la produzione mondiale di pesci d’acquacoltura ha raggiunto 82,1 milioni di tonnellate, 32,4 milioni di tonnellate di alghe acquatiche, 26mila tonnellate di conchiglie e perle ornamentali, portando il totale al massimo storico di 114,5 milioni di tonnellate. L’allevamento di animali acquatici nel 2018 è stato dominato dai pesci con oltre 54 milioni di tonnellate per quasi 140 miliardi di dollari.
In Europa, l’acquacoltura svolge un ruolo fondamentale nelle zone costiere e fluviali ed è un settore che nel 2020 ha raggiunto 1,2 milioni di tonnellate di volume di vendita e 3,9 miliardi di euro di valore del fatturato. Dà lavoro direttamente a circa 57mila persone che lavorano per circa 14mila imprese, per lo più piccole imprese a conduzione familiare.
Il 67% della produzione dell’acquacoltura nell’UE è concentrata in Italia, Francia, Grecia e Spagna.
La Commissione Europea ricorda che:
“lo sviluppo sostenibile dell’acquacoltura è uno degli obiettivi principali della politica comune della pesca. La produzione dell’acquacoltura è riconosciuta anche dal Green Deal europeo come fonte di proteine ’a basso contenuto di carbonio’ per alimenti e mangimi”.
A queste finalità l’impiego dell’intelligenza artificiale nella acquacoltura può fornire un contributo determinante. Si consideri che gli aspetti più importanti in termini di sostenibilità ambientale dell’acquacoltura dell’UE riguardano la valutazione, il monitoraggio e la limitazione dell’impatto ambientale delle attività di acquacoltura.
Intelligenza artificiale per l’acquacoltura: casi d’uso
L’applicazione di algoritmi e metodi di intelligenza artificiale nell’acquacoltura si giova della crescita sostanziale e su più livelli della tecnologia. Si pensi all’Internet of Things, al cloud, alle reti 5G che oggi possono permettere di raccogliere dati e farli circolare e processare a una velocità impensabile solo fino a pochi anni fa.
L’intelligenza artificiale è attualmente in fase di valutazione e di adozione nell’acquacoltura per migliorare l’efficienza alimentare, la stima della biomassa, il monitoraggio della crescita, la diagnosi precoce delle malattie, il monitoraggio e il controllo ambientale e per ridurre i costi di manodopera. Con le moderne tecnologie di sensoristica e di elaborazione, molti dei compiti di routine della moderna acquacoltura possono essere eseguiti con poche persone e migliorando le condizioni di benessere degli animali.
Pensiamo all’impiego del deep learning: un team di ricercar guidato dal professor James C. Chen del Dipartimento di Ingegneria presso la National Tsing-Hua University di Taiwan ha impiegato un modello di deep learning pre-addestrato per l’analisi visiva di un allevamento di cernie. L’identificazione avanzata dell’aspetto o delle condizioni anomale dei pesci sott’acqua tramite l’intelligenza computazionale e l’adozione di ulteriori misure di isolamento ha permesso di segnalare anomalie e di ridurre il pericolo di contagio patologico tra i pesci.
Il risultato sperimentale ha rivelato che il modello pre-addestrato per la classificazione di tre diversi tipi di aspetto anomalo della cernia può raggiungere una precisione media di quasi il 99%.
Analogamente, un’équipe di ricerca coordinato dal professor Narayana Darapaneni, docente di Artificial Intelligence e Machine Learning dell’Università indiana di Bangalore ha messo a punto un sistema per il rilevamento precoce dei focolai di malattie per aiutare i piccoli allevatori di pesci. Il sistema è basato su telecamere subacquee o sensori per ottenere immagini che vengono trasmesse tramite cloud per essere elaborate. Una volta classificati e analizzati i dati tramite un modello di AI addestrato, grazie alle moderne opzioni di connettività, i tempi di consegna possono essere ridotti a pochi minuti ed è possibile valutare più o più aziende agricole al giorno.
La robotica in aiuto all’allevamento di pesci e molluschi
Connessa all’impiego dell’intelligenza artificiale nell’acquacoltura, la robotica può fornire un contributo importante allo sviluppo sostenibile. A questo proposito, proprio di recente in Canada l’Ocean Supercluster ha annunciato il progetto ARCAP (Autonomous Robotic Capabilities for Aquaculture Project) da 2 milioni di dollari, finalizzato a creare un sistema autonomo completo per il settore dell’acquacoltura, utilizzando veicoli subacquei autonomi e navi di superficie autonome per fornire dati preziosi sulla salute, la quantità, le dimensioni dei pesci, oltre a fornire informazioni sulle infrastrutture e sulla qualità dell’acqua.
Oltre a questo progetto ne sarà avviato un secondo, “Visual Assessment of Aquaculture Pens Project” (che ha ottenuto un finanziamento di 150mila dollari). In questo, il gruppo di ricerca svilupperà capacità di valutazione visiva per il veicolo subacqueo autonomo Aqua2, consentendo l’osservazione, il monitoraggio e la valutazione autonomi dei recinti delle reti per acquacoltura e dei pesci al loro interno.
In Europa, sempre in tema di robotica per l’acquacoltura, si segnala il robot realizzato dall’impresa innovativa norvegese Remora Robotics, nato per pulire e ispezionare i recinti dei pesci e in contemporanea raccoglie dati utili. Alimentato esclusivamente da energia elettrica, è un mezzo ideale per prevenire il biofouling, ovvero l’accumulo indesiderato di microrganismi, piante, alghe sulle infrastrutture marine. Inoltre, il monitoraggio costante previene eventuali anomalie nella rete. Grazie ai sensori di cui dispone per il monitoraggio dell’ambiente, sarà possibile svolgere analisi e fornire informazioni dettagliate sulle condizioni delle reti e sull’andamento nel tempo, consentendo la manutenzione preventiva.
Contare su reti pulite consente di avere un migliore flusso d’acqua, un maggiore contenuto di ossigeno e temperature adeguate, fattori che contribuiscono a una migliore qualità dell’acqua e condizioni di vita migliori per i pesci.
Il futuro: acquacoltura di precisione con droni, lidar e swarm robot
L’adozione di tecniche di intelligenza artificiale nell’acquacoltura crea le condizioni per guardare al futuro del settore, sempre più orientato all’impiego di tecnologia digitale per migliorare la produzione e contribuire a migliori condizioni di vita delle specie viventi allevate, ma anche all’ambiente in cui sono poste. Si è scritto che l’AI viene utilizzata per monitorare e analizzare dati provenienti da varie fonti, come la qualità dell’acqua, la salute dei pesci e le condizioni ambientali. Non solo: è adottata per sviluppare soluzioni di swarm robotic. Un’altra tecnologia promettente per la gestione dell’acquacoltura è proprio la robotica degli sciami, che prevede l’uso di robot autonomi che lavorano insieme per raggiungere un obiettivo comune. Nel caso dell’acquacoltura, questi robot possono essere utilizzati per monitorare e controllare la qualità dell’acqua, rilevare malattie e ottimizzare la produzione. Inoltre può essere impiegata per automatizzare il processo di raccolta, riducendo i costi di manodopera e aumentando l’efficienza.
Sensoristica, insieme a telecamere e a una piattaforma basata su AI sono gli ingredienti utilizzati dalla startup israeliana GoSmart che impiega intelligenza artificiale e machine learning per rendere la piscicoltura più efficiente e sostenibile. Più in particolare, ha messo a punto sistemi completamente autonomi ed energeticamente efficienti, di dimensioni compatte, collegabili a gabbie, stagni o vasche di acquacoltura.
Basati su una piattaforma edge AI, questi sistemi analizzano sul posto il peso medio e la distribuzione della popolazione dei pesci nell’ambiente, nonché la temperatura e i livelli di ossigeno. Le informazioni vengono quindi fornite agli utenti tramite il software-as-a-service di GoSmart. Esso aiuta gli acquacoltori a determinare in modo più accurato ed efficiente quanto e quando è meglio nutrire i loro pesci e raccoglierli, il tutto in tempo reale.
GoSmart sta ora addestrando i suoi sistemi ad analizzare il comportamento dei pesci e gli indicatori delle malattie, aggiungendo alle attuali capacità di determinare il peso dei pesci, la distribuzione della popolazione, la temperatura e i livelli di ossigeno.
C’è poi l’impiego dei droni che permette di essere preziosi alleati per gli allevatori acquatici.
Dotati di telecamere e sensori, possono monitorare dall’alto gli impianti di acquacoltura e misurare parametri di qualità dell’acqua come temperatura, pH, ossigeno disciolto e torbidità.
Oltre al monitoraggio, possono essere debitamente attrezzati per distribuire mangime a intervalli precisi, ottimizzando le pratiche di alimentazione.
I droni dotati di telecamere e tecnologia computer vision possono aiutare a sovrintendere sull’ambiente, controllando la proliferazione di piante o altre specie “aliene”, monitorando le condizioni meteo, ma anche identificando potenziali fonti di inquinamento e valutando l’impatto stesso delle operazioni di acquacoltura sull’ecosistema locale.
La diagnosi precoce dei focolai di malattie è fondamentale in acquacoltura. I droni dotati di termocamere possono identificare i cambiamenti nella temperatura dell’acqua, che possono essere un indicatore di possibili patologie. Infine, possono essere utilizzati per scoraggiare gli uccelli e altri parassiti che possono costituire potenziali minacce per l’acquacoltura. Già oggi è possibile impiegare anche la tecnologia LIDAR (Light Detection and Ranging), in alternativa alla scansione aerea. Droni equipaggiati con questa tecnologia che impiega laser per misurare le distanze e creare mappe 3D dettagliate del terreno sottostante o, in questo caso, dell’acqua, possono costituire un ulteriore alleato per il futuro dell’acquacoltura. Infatti, possono fornire soluzioni non invasive ed economicamente vantaggiose per raccogliere dati precisi e in tempo reale sulle popolazioni ittiche.
