Главное меню

В Ростове разработают систему выявления аномального поведения рыб к 2024 году

12.03.2023 169
Наши новости в соцсетях:
Учёные Донского государственного технического университета (ДГТУ) в Ростове-на-Дону планируют к началу 2024 года разработать систему выявления аномального поведения рыб ценных пород, выращенных в условиях замкнутого водоснабжения (УЗВ), что позволит снизить риски развития их болезней. Об сообщили в пресс-службе ДГТУ.

"Задача системы - выявление аномалий в поведении рыб ценных пород, выращиваемых в установках замкнутого водоснабжения, и предупреждение, с учетом этих аномалий, заболеваний на ранних этапах. Программный продукт, готовый к применению в промышленных условиях, позволит решить задачу повышения производительности предприятий отрасли за счет сокращения расходов на лечение рыбы и минимизации экономических потерь от ее гибели", - сообщил представитель вуза, уточнив, что разработка системы планируется к началу 2024 года. В данный момент ученые собирают данные и составляют архитектуру системы. На рынок система будет поставляться в виде программного комплекса.

Система работает за счет нейросетевых датчиков, совмещенных с компьютерной программой. Это позволяет классифицировать закономерности поведения особей. Алгоритмы для мониторинга качества воды будут обрабатывать данные, передаваемые датчиками среды (кислород, температура, pH), пояснили в университете.

Декан факультета "Агропромышленный" ДГТУ Дмитрия Рудой добавил, что на мировом рынке есть компании, функционал разработок которых имеет сходство с системой ДГТУ - камера крепится на устройстве, расположенном внутри садка. Она оснащена датчиками, которые по внешнему виду рыбы определяют ее состояние и массу. "Но сегодня в связи с уходом иностранных компаний с российского рынка одна из важнейших задач, которая стоит перед отечественными учеными, - импортозамещение", - процитировали его слова в пресс-службе.

Нейронная сеть обрабатывает значения скорости, траектории движения отдельной рыбы и пространственное распределение группы. Она способна разделить поведение животного на разные типы и сделать предположение о наличии отклонений, отметила лидер проекта, студентка Института опережающих технологий "Школа Икс" ДГТУ Татьяна Макарова. "Разрабатываемая система предназначена для использования в условиях выращивания рыбы с применением установок замкнутого водоснабжения, но имеет потенциал использования в садковых фермах", - пояснила она.

По словам научного наставника проекта, д. б. н., профессора кафедры "Технические средства аквакультуры" Ирины Ткачевой, с помощью компьютерных алгоритмов система способна оценить состояние объекта со степенью точности, недоступной для человеческого восприятия. Например, есть возможность заменить абстрактное понятие "апатичность", являющееся клиническим признаком вирусной инфекции, на числовое значение, определить пороговые значения нормального поведения и сигнализировать о выходе за пределы этих значений.


Источник: nauka.tass.ru
Комментарии
Укажите имя
Напишите комментарий
ПАРТНЁРЫ ПРОЕКТА
Новости
Горбушовая путина в Заполярье: условия и прогнозы на 2023 год
27.05.2026 29
Состояние экосистемы Баренцева моря: совместные усилия России и Норвегии
27.05.2026 24
Зарыбление рек Камчатки: важный шаг к восстановлению популяции кеты
27.05.2026 24
АДМ: задачи и направления на 2026 год
27.05.2026 27
Новые ниши для российской продукции: на Рыбном клубе рассказали о программе по продвижению икры минтая в Китае
27.05.2026 30
Оперативные данные: российские рыбаки выловили более 1,9 млн тонн с начала года
27.05.2026 28
Инспекторы рыбоохраны получили больше полномочий для защиты краснокнижных рыб
27.05.2026 26
Поддержка мясной отрасли Индии: вызовы и решения
27.05.2026 206
Азербайджанская аграрная политика: достижения и перспективы
27.05.2026 255
Казахстан и Япония договорились развивать агроэкспорт
27.05.2026 203
Развитие рыбохозяйственного комплекса Кубани: достижения и перспективы
26.05.2026 44
Завершение бонитировки производителей рыб: ключевой этап в селекции и рыбоводстве
26.05.2026 40
Япония запускает продажи угрей, выращенных на фермах: шаг к устойчивому будущему
26.05.2026 36

Подписаться на новости

Подписаться на новости