Potenciál uplatnění umělé inteligence je stejně široký, jako je paleta lidských činností. AI tak například již několik let pomáhá norským rybím farmářům bojovat s parazity. A výsledky jsou mimořádnými výsledky.
Ve vodě to člověk snadno přehlédne, poloprůsvitné tělíčko dospělého jedince měří kolem centimetru. Však také klanonožci Lepeophtheirus salmonis, též mořské vši, donedávna nikdo nevěnoval velkou pozornost. Ani přesně nevíme, jaký je vztah tohoto ektoparazita k hostiteli (několik druhů lososů) ve volné přírodě. S jistotou však víme, že s rozmachem rybích farem se tento tvoreček stává ekologickou a ekonomickou pohromou.
Lepeophtheirus salmonis, mořská veš
Jako každý velkochov či jakékoliv jiné nepřirozené soustředění organismů jednoho druhu je i rybí farma rájem pro cizopasníky. Některé farmy chovají až 90 kg zvířat na metr kubický, přičemž dospělý losos váží něco kolem dvou kilogramů. Rybí farmy se běžně zřizují u ústí řek a obecně podél tažných cest lososů, kteří se při cestě na širé moře musí prodírat mračny mořských vší.
Z celé řady důvodů je tedy nezbytné, dostat Lepeophtheirus salmonis pod kontrolu. Problém je zvlášť palčivý v Norsku, odkud pochází třetina všech farmových lososů. Škody způsobované mořskou vší vyčíslují norští rybáři na zhruba miliardu dolarů ročně. Tamní Seafood Innovation Cluster, který sdružuje všemožné hráče v tomto odvětví, si přizvala na pomoc umělou inteligenci – a mimochodem to bylo už v roce 2018, tedy „ještě, než to bylo cool.“
IBM má krásné video o tom, jak technologie pomáhají s velkochovem lososů:
Vševědoucí farmář
V prvním kroku bylo třeba projít přes tisíc vědeckých studií zaměřených na mořské vši, a identifikovat i ty nejméně nápadné vzorce jejich populačního vývoje a dalších okolností působení parazita. To by člověk zvládl stěží, zatímco pro tehdy pravděpodobně nejpokročilejší umělou inteligenci IBM Watson to byla hračka. Automatizovaný výzkum se netýkal jen mořské vši, ale i dalších škůdců, jako je lososí alphavirus nebo bakterie Yersinia ruckeri, příbuzná původce lidského moru.
Na IBM Watson je založen také později spuštěný systém AquaCloud, který denně shromažďuje data z celkem 2 800 sádek rozesetých po 320 lokacích, což odpovídá přibližně 1,2 milionu datových bodů týdně. Umělá inteligence je díky tomu schopna předpovědět výskyt mořských vší již dva týdny před tím, než se začnou množit. Chovatelé tak mají dost času na vysazení ryb požírajících parazity, odvšivení lososů paprskem laseru či jiná opatření.
Neméně důležitou součástí systému AquaCloud je průběžná snaha o harmonizaci dat, která zahrnuje vývoj zcela nových standardů pro podvodní senzory a zpracovávání zdravotních údajů ryb. „Tyto nové normy mohou výrazně zefektivnit tok informací v celém odvětví. Nástroje vyvinuté norskými rybáři a námi pro boj s mořskou vší lze totiž uplatnit také ke sdílení a zpracovávání dat týkajících se jiných onemocnění, krmení ryb a podobně,“ dodává technický ředitel IBM pro Střední Evropu Martin Švík.
Losos v blockchainu
V neposlední řadě může AI zvýšit transparentnost „výroby“ potravin a opět se to týká lososů. V roce 2020 začal vývoj systému založeného na IBM Blockchain, který sbírá a zobrazuje veškeré představitelné informace o životě lososů v dané sádce.
Blockchain zde funguje jako transparentní a neměnný digitální účetní deník pro sledování původu a kvality. Každá fáze v životním cyklu lososa (od jeho narození až po expedici) je zaznamenána do blockchainu. To zahrnuje údaje o kvalitě vody, krmivech, zdravotním stavu ryb atd. Všichni účastníci v dodavatelském řetězci (farmy, výrobci krmiv, dopravci, zpracovatelské závody atd.) přidávají své informace do tohoto blockchainu.
Tyto informace jsou veřejně dostupné a neměnné, což zvyšuje transparentnost a důvěru v původ a kvalitu produktu. Spotřebitelé pak mohou pomocí QR kódu na produktech snadno získat přístup k těmto informacím a ověřit si tak původ a kvalitu ryby, kterou kupují. Projekt tak nabízí možnost sledování celého „životního příběhu“ ryby od vajíčka až po talíř, což pomáhá eliminovat potenciál pro podvod a zvyšuje hodnotu produktu.
Budoucnost
Predikovat populační vývoj mořských vší lze pouze s dostatečným množstvím historických dat vázaných na daný problém. Ale co když taková data nemáme? Můžeme některé rysy mořských vší generalizovat i na jiné vodní parazity?
„IBM, skrze IBM Research a platformu nové generace WatsonX, zpřístupňuje tzv. základní modely umělé inteligence již předtrénované na obrovském množství dat, ale schopné řešit libovolný problém,“ vysvětluje data scientist IBM Client Engineering Centra společnosti IBM v Praze Ondřej Král. Ať už se bavíme o generování textu (například GPT modely) a obrázků (Stable Difussion) nebo o více specifických oblastech – základní modely pro finanční sektor, bezpečnost, počasí, molekuly a obecně anomálie.
„Pomocí této platformy pomáha specializovaný tým WatsonX řešit problémy jako jsou detekce podvodné bankovní transakce, manipulace na trhu s energiemi, anomálie v lékařských předpisech, leteckých trasách či předpovědět vytížení LTE věží mobilního operátora,“ dodává Ondřej Král.
Via IBM Blog