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一、大学两位教授通过人工智能 ， 帮助台湾传统虾业提高效率
在台湾高雄的虾塘旁边 ， 来自国立中山大学（NSYSU）的两位教授——海洋学系的洪庆章和计算机科学与工程系的黄英哲 ， 以及他们的研究团队 ， 邀请来宾品尝一些新鲜的虾 。 两位教授手捧着色泽浓郁、质地紧实的水煮虾 ， 满脸自信地宣布：“我们的虾是人工智能养殖的 ， 味道绝对棒！”
为了帮助虾农 ， 提高生产力和产品质量 ， 很多研究团队正在对其快速增长的数据集 ， 采用人工智能和大数据分析 。
根据希捷公司(Seagate)最近进行的一项名为《Data Pulse:最大化人工智能潜力》(Data Pulse: maximum the Potential of Artificial Intelligence)的研究显示 ， 亚太地区62%的受访者已在其一个业务中或多个领域实施人工智能 ， 例如：供应链/物流 (73%)、IT (58%)、产品创新/研发 (56%) 和客户服务（50%） 。 更令人兴奋的是 ， 现在人工智能的使用 ， 正在进入传统水产养殖业 。
洪教授十分关心以养殖为生的渔民生活 ， 每年都与台湾南部的养殖户、生产商和销售人员进行定期交流 。 他回忆说 ， 每次去养殖场 ， 最常被问到的问题是：
“教授 ， 我怎么知道鱼虾吃饱了没有?”
“我又怎么知道他们是健康的还是不健康的?”
二、养虾关键挑战：水质
黄英杰教授（左）和洪庆章教授展示他们团队的研究成果
对养殖户来说 ， 最关键的挑战在于他们池塘的水质差 。 同时 ， 虾的生长高度依赖于正确的投喂量和投喂时机的选择 ， 但由于养虾池塘的水体浑浊 ， 肉眼几乎无法判断水中是否有剩余的虾饲料 ， 或者虾是否健康 。 因此 ， 很多养殖户可能有过度投喂的倾向 ， 从而导致过量的残饵 ， 以及饲料的浪费 ， 使水更加浑浊 。 更糟糕的是 ， 过多投喂的饲料最终会成为细菌的重要营养来源 。 其中一些细菌可能是致病的 ， 最终会杀死整个池塘的虾 。
在过去 ， 养殖户必须依靠自己的经验来采取正确的行动 ， 但他们很可能往往会后知后觉 。 当他们意识到自己过度投喂或者虾生病时 ， 通常为时已晚 。
洪教授表示：“如果你发现有一尾死虾漂浮在水面上 ， 通常有数百只可能已经死在底部 。 特别是当台风或极寒天气袭击的时候 ， 这些养殖户将遭受巨大的经济损失 。 ”
解决这个问题的方法有数百种 ， 最简单的方法是定期监测水中亚硝酸的浓度 ， 检查投喂饲料的剩余情况 ， 并且根据虾的食欲来判断虾的健康状况 。 但是 ， 对于采用传统养殖方法的虾农来说 ， 这些解决方案都不是简单的 ， 因为传统方法没有机制和标准 ， 无法及时和全面地评估水下情况 。
“我就问自己 ， 有没有办法把科学管理应用到传统的水产养殖当中去？这由于许多养殖户上了年纪还在继续工作 ， 即使在恶劣的天气中 ， 也不得不照顾他们的养殖池塘 。 ”
受此影响 ， 洪教授决定与黄教授联手组建人工智能水产养殖研究团队 。 两位教授一位是对虾养殖专家 ， 另一位是计算机科学专家 ， 他们将专业知识集中在寻找解决方案 ， 以改善对虾养殖户养虾方案 ， 减少他们的工作量 ， 增加他们的收入 ， 并为渔业的振兴提供新的希望 。
三、一种新型水下相机作为眼睛 ， 人工智能作为大脑
2016年 ， 洪庆章与台湾海洋研究所（TORI）合作开发高灵敏度水下视频产养殖系统（UVS） ， 他们的研究报告在科学杂志《科学报告》 上进行发表 ， 并引发了许多养殖户之间的讨论 ， 为进一步的学术和实践探索做出了贡献 。
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