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国立中山大学研究团队23日发表“AI智慧养殖成果发表会”，利用水下摄影机纪录虾子活动力及自动喷饵设施，让虾子每周可增重3公克，较传统虾塭养殖方法增肥3成，目前已有2间虾场加装水下摄影机及喷饵设施。未来3年，研究团队将挑战户外养殖场，希望提高水中摄影机的辨识能力，化作养殖户在水下最锐利的眼睛。
国立中山大学海洋科学系教授洪庆章表示，研究团队历经3年的试验，研发出可针对溶氧参数启动的中央排污系统，以及结合AI辨识的水下摄影系统与喷饵设备，养殖户对水下摄影与喷饵系统询问度最高。
此水下摄影系统是借由可见光与红外线的技术，全天候监测虾只的动态，并可结合AI辨识及自动喷饵设备，当影像辨识到投饵区的饵料密度低于15%或其他设定数值，便可远端控制或由系统启动喷饵设施，一方面可降低饵料造成的水质污染、另一方面则可精准掌握饵料的喂食时机。洪庆章说，历经6个月的试验，透过此系统在校内海水养殖池养出来的草虾，每周增长的重量可由2公克提高到3公克，较传统虾塭养的虾增肥3成。
中山资工系讲座教授黄英哲补充，水质感测器和水下摄影机都有公司开发，但装了摄影机，“要看什么才是重要的”，因此研究团队在计划初期就与养殖户接触，了解需求后才动手开发。而这套系统不只是能整合池内数据协助养殖户远端管理虾池，同时云端的平台也会记录水质数据、投喂纪录及活动力状态等资料，让养殖户的经验能转换成可储存数据，以便能在异地复制经验，并达到高量化生产的成果。
由水质研究跳到养虾产业的洪庆章表示，水质控管是养虾产业的关键，水好了，细菌和病毒就不容易找上虾，研究团队借由水下摄影机协助AI辨识的精准投饵，以及整合变频空压机的中央排污设施，将草虾育成率提升至7成，还可以较传统水车省下3成的电力。
不过，水下摄影设备尚未到全户外的养殖池试验过，洪庆章说明，户外养殖池内因有不同的藻类生态和日光变化，对水下摄影机的影像纪录能力及AI的辨识能力，都是考验。中山资工系讲座教授黄英哲表示，为了因应户外养殖池多变及复杂的环境数据，目前团队也在开发边缘智慧芯片模组，未来系统在池边就可处理数据，不需上传到云端平台才可以决策，以期符合使用者网络带宽及资料储存的需求，并增进辨识系统的效能、降低水下影像系统耗电的缺点。
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