Sporing av fiskevandring og utvikling av individuell ansiktsgjenkjenning hos Atlantisk laks
Havbruksnæringen i Norge er under press for å forbedre velferds- og helseovervåkingen av fisken som produseres. I dag er overvåkingen stort sett manuell, tidskrevende og inkluderer kun et lite antall fisk. Avansert kamerateknologi og algoritmer for ansiktsgjenkjenning kan potensielt bidra til å minimere noen av disse utfordringene, samtidig som det gir oversikt over individbasert vekst, helse og velferd i norsk havbruk. For å kunne benytte seg av dette må ansiktsgjenkjenningsalgoritmene operasjonelt utvikles og testes i fullskala oppdrettssystemer under kommersielle oppdrettsforhold.
Målet med dette forsøket er å 1) spore og overvåke fisketrafikk i en spesialtilpasset tubenot i kommersielle forhold når fisken beveger seg gjennom en sensorenhet for overvåking av fiskehelse- og velferd, og 2) frembringe kvantifiserte treningsdata for maskinlæring av ansiktsalgoritmer.
3000 Atlantisk laks (Salmo salar L.) vil bli merket med spesiallagde T-bar ankermerker av en samlet populasjon på ca. 155 000 (1,94%), dette for å overvåke individets vandring gjennom sensorenheten og tuben, og for å identifisere individet med undervannskamerateknologi. Merkene er en tilpasset versjon av et eksisterende, veletablert T-bar ankermerke som har blitt brukt til å merke hundre tusenvis av fisk i et stort antall havbruks- og økologistudier.
Når det gjelder uønskede effekter på fisken uttalte VKMs (2016) risikovurdering av merkemetoder for oppdrettsfisk at det er stor sannsynlighet for moderat velferdskonsekvens for fisk merket med eksterne merker (selv om det er noen kunnskapshull knyttet til denne risikovurderingen på grunn av mangel på vitenskapelig litteratur). Velferdsrisikoen med ekstern merking med T-bar ankermerker kan derfor være både kort- og langsiktig. Kortsiktig er merkingsprosedyren relativt rask, men den involverer håndtering og bedøvelse av fisken. I tillegg settes merket inn i fiskemuskelen, noe som kan være smertefullt for fisken (VKM, 2016). Langsiktige konsekvenser kan assosieres med økt hydrodynamisk drag skapt av merket, som kan føre til irritasjon og sår ved festepunktet som igjen kan føre til infeksjonssykdommer. Biobegroing kan også øke draget fra merket (VKM, 2016). Disse faktorene kan øke risikoen for dårlig helse, vekst og dødelighet. Fisken vil overvåkes nøye ved hjelp av undervannskameraer og ved manuelle helse- og velferdsscoringer hver måned for å sjekke for eventuelle skadevirkninger av merkingen.
Ikke-invaderende individbasert fiskegjenkjenning ved bruk av kameraer og ansiktsgjenkjenningsalgoritmer fjerner behovet for ekstern merking i fremtiden. Dette vil være meget gunstig for havbruksnæringen da man kan innføre individbasert velferds- og helseoppfølging for oppdrettslaks. De 3 R-ene har blitt vurdert gjennom hele den eksperimentelle planleggingsfasen og vil bli kontinuerlig vurdert igjennom studien. Ettersom forsøket overvåker laks når de svømmer gjennom en tilpasset tubenot med en sensorenhet, utelukker dette muligheten for erstatning av forsøksdyr. Når det gjelder forbedring er det utført to pilotundersøkelser i mindre skala (FOTS 11182 og FOTS 14928), og denne studien er fullskalatesting og utvikling. Når man vurderer reduksjonsaspektet av de 3 R-ene, vil den nåværende studien bruke kommersielle tall for å generere data som er direkte overførbare og gjeldende for kommersielt oppdrett (adressering av en potensiell 4. R, Relevans). Antall fisk som vil bli merket er for å få nok treningsdata for trafikkovervåking og for å kvantifisere effekten av ansiktsgjenkjenningsalgoritmene.
Målet med dette forsøket er å 1) spore og overvåke fisketrafikk i en spesialtilpasset tubenot i kommersielle forhold når fisken beveger seg gjennom en sensorenhet for overvåking av fiskehelse- og velferd, og 2) frembringe kvantifiserte treningsdata for maskinlæring av ansiktsalgoritmer.
3000 Atlantisk laks (Salmo salar L.) vil bli merket med spesiallagde T-bar ankermerker av en samlet populasjon på ca. 155 000 (1,94%), dette for å overvåke individets vandring gjennom sensorenheten og tuben, og for å identifisere individet med undervannskamerateknologi. Merkene er en tilpasset versjon av et eksisterende, veletablert T-bar ankermerke som har blitt brukt til å merke hundre tusenvis av fisk i et stort antall havbruks- og økologistudier.
Når det gjelder uønskede effekter på fisken uttalte VKMs (2016) risikovurdering av merkemetoder for oppdrettsfisk at det er stor sannsynlighet for moderat velferdskonsekvens for fisk merket med eksterne merker (selv om det er noen kunnskapshull knyttet til denne risikovurderingen på grunn av mangel på vitenskapelig litteratur). Velferdsrisikoen med ekstern merking med T-bar ankermerker kan derfor være både kort- og langsiktig. Kortsiktig er merkingsprosedyren relativt rask, men den involverer håndtering og bedøvelse av fisken. I tillegg settes merket inn i fiskemuskelen, noe som kan være smertefullt for fisken (VKM, 2016). Langsiktige konsekvenser kan assosieres med økt hydrodynamisk drag skapt av merket, som kan føre til irritasjon og sår ved festepunktet som igjen kan føre til infeksjonssykdommer. Biobegroing kan også øke draget fra merket (VKM, 2016). Disse faktorene kan øke risikoen for dårlig helse, vekst og dødelighet. Fisken vil overvåkes nøye ved hjelp av undervannskameraer og ved manuelle helse- og velferdsscoringer hver måned for å sjekke for eventuelle skadevirkninger av merkingen.
Ikke-invaderende individbasert fiskegjenkjenning ved bruk av kameraer og ansiktsgjenkjenningsalgoritmer fjerner behovet for ekstern merking i fremtiden. Dette vil være meget gunstig for havbruksnæringen da man kan innføre individbasert velferds- og helseoppfølging for oppdrettslaks. De 3 R-ene har blitt vurdert gjennom hele den eksperimentelle planleggingsfasen og vil bli kontinuerlig vurdert igjennom studien. Ettersom forsøket overvåker laks når de svømmer gjennom en tilpasset tubenot med en sensorenhet, utelukker dette muligheten for erstatning av forsøksdyr. Når det gjelder forbedring er det utført to pilotundersøkelser i mindre skala (FOTS 11182 og FOTS 14928), og denne studien er fullskalatesting og utvikling. Når man vurderer reduksjonsaspektet av de 3 R-ene, vil den nåværende studien bruke kommersielle tall for å generere data som er direkte overførbare og gjeldende for kommersielt oppdrett (adressering av en potensiell 4. R, Relevans). Antall fisk som vil bli merket er for å få nok treningsdata for trafikkovervåking og for å kvantifisere effekten av ansiktsgjenkjenningsalgoritmene.