Övervakning av fiskhälsa i landbaserade fiskodlingar med hjälp av artificiell intelligens

Svensk fiskproduktion behöver öka för att möta efterfrågan och minska beroendet av import. Samtidigt ställs allt högre krav på djurhälsa och välfärd i akvakultur. I det här projektet utvecklas nya AI-baserade metoder för att övervaka fiskars hälsa i landbaserade odlingar, vilket ger odlare bättre verktyg för att tidigt upptäcka problem och säkra en hållbar produktion.

Efterfrågan på hållbart producerad fisk ökar, men idag importeras merparten av den fisk som konsumeras i Sverige. Landbaserade recirkulerande akvakultursystem (RAS) erbjuder ett resurseffektivt sätt att producera fisk på hemmaplan. För att dessa odlingar ska bli både konkurrenskraftiga och långsiktigt hållbara krävs nya metoder för att säkerställa fiskarnas hälsa och välfärd.

Projektet utvecklar tre olika AI-baserade system för kontinuerlig och icke-invasiv övervakning:

• Automatisk klassning av Observational Welfare Indicators (OWI) genom undervattensfotografering.

• Analys av rörelsemönster för att koppla fiskarnas beteenden till stress och miljöförändringar.

• Dataintegration och korrelation där fysiologiska mått (t.ex. hjärtfrekvens och kortisolnivåer), vattenkvalitet och beteendedata sammanförs för att ge en heltäckande bild av fiskarnas hälsa.

Systemet utvecklas och utvärderas både i forskningsmiljö vid Göteborgs universitet och därefter i produktionsmiljö. Genom att kombinera sensorer, AI och expertbedömningar kan odlarna i framtiden få tidiga varningssignaler om ohälsa, minska sjukdomsutbrott och förbättra produktionsresultaten.

Projektet bidrar till både ökad livsmedelssäkerhet och djurvälfärd och ligger i linje med EU:s mål för hållbart vattenbruk. Det stärker även Sveriges möjligheter att bli mer självförsörjande på fisk och samtidigt erbjuda konsumenter en produkt med hög hållbarhetsprofil.