Kunstmatige intelligentie voor zalmkweek: perceptie, welzijnsmodellering en beslissingsondersteuning

Zalmkweek kan bijdragen aan de productie van voedzaam voedsel voor een groeiende wereldbevolking. Het beheer van vissen in grote zeekooien is echter complex, omdat kwekers vaak niet over volledige informatie beschikken over de omgeving, het welzijn van de vissen, ziekterisico’s en regelgeving.

Mijn promotieonderzoek richt zich op de vraag hoe kunstmatige intelligentie kan bijdragen aan een beter geïnformeerde, transparantere en verantwoordere zalmkweek. Ik heb AI-methoden ontwikkeld om zalmluis te detecteren in beelden van zeewater, relevante kennis over dierenwelzijn uit wetenschappelijke literatuur te halen en beslissingen op viskwekerijen te ondersteunen met informatie uit regelgeving en andere relevante bronnen.

Samen laten deze methoden zien hoe AI grote hoeveelheden data en kennis kan omzetten in bruikbare informatie voor kwekers en andere betrokkenen. Het doel is niet om menselijke besluitvorming te vervangen, maar om mensen te helpen beter onderbouwde beslissingen te nemen over de gezondheid en het welzijn van vissen, milieurisico’s en naleving van regelgeving. Deze benaderingen kunnen ook nuttig zijn voor andere aquacultuur- en dierproductiesystemen met vergelijkbare uitdagingen.