ilkas 3-Chris Ronald Hermansen Tekst og foto: Chris Ronald Hermansen, Sysla
– Målet vårt var å finne ut om Watson kunne varsle luseoppblomstring to uker frem i tid, helt ned på merdnivå, sier daglig leder i NCE Seafood Innovation Cluster, Tanja Hoel.
Hun snakker ikke om en nyansatt spåmann med et britisk-klingende navn. Nei, oppdrettsnæringens nyeste våpen mot den tilsynelatende uknekkelige lakselusen, er IBMs system for kunstig intelligens.
– Kan bidra til å knekke luse-koden
Se nøye på grafen under.
Den blå streken er den faktiske luseoppblomstringen i den angitte tidsperioden.
Den grønne streken er hva Watson spådde kom til å skje, to uker i forveien.
Watson-resultater. Kilde: NCE Seafood Innovation Cluster
– I over ti år har vi jobbet for å få kontroll på luseproblemene i næringen. Det brukes over 15 milliarder kroner årlig på å bekjempe lusen, som uten tvil er næringens største utfordring. Selv etter ti år med forskning og ny teknologi, lar den seg ikke knekke, sier Hoel.
– Er dette løsningen?
– Det er i hvert fall en ny teknologi som kan gi oss helt ny innsikt og forståelse, som kanskje i tur kan føre til at vi får kontroll på problemene, sier klyngelederen.
Oppsiktsvekkende resultater
I mars offentliggjorde NCE Seafood Innovation Cluster sine planer om et stordatasamarbeid. Med på laget hadde de fått alle de store oppdrettselskapene.
Siden den gang har prosjektet Aqua Cloud duret og gått. Resultatene du ser over har aldri blitt omtalt i pressen før.
– Resultatene er fullt på høyde med de modeller som eksisterer i dag, som er blitt utviklet over flere tiår. Det som er oppsiktsvekkende med Watson og Aqua Cloud er at vi oppnådde så gode resultatet etter seks ukers bruk, sier Björgólfur Hávarðsson, innovasjonsleder i NCE Seafood Innovation Cluster.
Næringsdrevet prosjekt
Prosjektet møtte kritiske røster i oppstarten.
– Mange mente at dette var forsøkt før, uten hell, forteller klyngeleder Tanja Hoel.
Men hvorfor strandet prosjektene, undret klyngen seg. Det viste seg at mange av de tidligere datainnsamlingsprosjektene sprang ut av prosjekter ledet av ulike forskningsmiljøer. Problemstillingene ble derfor definert av akademia.
Watson-resultater. Kilde: NCE Seafood Innovation Cluster
Med Aqua Cloud-prosjektet ønsket klyngen å løse en utfordring for næringen, på næringens egne premisser.
– Vi gikk ut og spurte oppdretterne hva de ønsket seg. Svaret var et verktøy som kunne forutse lus, to uker før de kom. Disse resultatene tilsier at vi nå er nære ved å nå det målet, sier Hoel.
– Unikt samarbeid
Lerøy, Marine Harvest, Grieg Seafood, Bremnes Seashore og flere andre, deler andre data fra sine anlegg for å bidra til prosjektet.
– Jeg vil karakterisere det som unikt at så mange store aktører deler data for å oppnå noe sammen, sier Hoel.
Deler uten innsyn
Dataene maskeres, slik at det ikke skal være mulig for ett selskap å snoke i konkurrentens data. IBMs erfaring med sensitive data var et av de utslagsgivende momentene da klyngen gikk for den amerikanske giganten som leverandør.
– I tillegg hentet vi tidlig inn juridisk bistand for å sjekke at alt gikk riktig for seg. Det har vært et suksesskriterium, sier Hoel.
Foreløpig er Aqua Cloud testet på to lokaliteter.
– På nyåret bestemmer vi oss for veien videre. Jeg ser uante muligheter, avslutter klyngelederen.
Read more about AquaCloud Fakta:
Aqua Cloud:
Samarbeidsprosjekt hvor data fra alle de store, norske oppdrettsselskapene samles.
Håpet er at analyse av dataene skal gi bedre forutsetninger for bekjempelse av lakselus.
Lerøy, Marine Harvest, Bremnes Seashore, Grieg Seafood, Salma og Fiskeridirektoratet er blant de som bidrar med data.
Analysen gjøres av IBMs plattform for maskinlæring, Watson.
Pilotprosjektet startet i mars i år, og vurderes utvidet på nyåret.