AI-løsninger fra OptoScale forbedrer økonomisk og miljømessig bærekraft i havbruksnæringen

Teknologivirksomheten OptoScale leverer sanntidsovervåkning av endringer i vekt, velferd og lus til oppdrettsnæringen. AI-verktøyene fra OptoScale gjør oppdrettsvirksomhetene i stand til å ta velinformerte valg basert på presis informasjon om sin fiskebestand. Velinformerte valg bidrar til lavere klimaavtrykk, økt lønnsomhet og bedre fiskevelferd.

OptoScale ble etablert av sivilingeniør Sven Jørund Kolstø i 2016, gjennom hans rolle i investeringsvirksomheten CoFounder. Han hadde erfaring fra oppdrettsbransjen og så at bransjen gjorde mange beslutninger og arbeidsoppgaver manuelt som i liten grad var basert på objektive data. Kolstø så et potensial for å bruke kunstig intelligens, herunder bildebehandling (datasyn), til å samle og utnytte data for å optimalisere beslutninger knyttet til blant annet fôring, veiing og lusetelling. Dette ble starten på teknologivirksomheten OptoScale som har økt omsetning fra snaue 4 million kroner i startåret 2016 til et mål om nærmere 100 millioner kroner i 2024. På kundelisten står store norske virksomheter som SalMar, Lerøy, Grieg Seafood og Cermaq. OptoScale har også kunder i alle de andre store produsentlandene av laks, som blant annet Chile og Canada.

Teknologivirksomheten OptoScale samler inn data om fiskebestanden i den enkelte merd gjennom verktøyet Bioskop som anvender datasyn og bildegjenkjenning. Programvaren er trent til å gjenkjenne lus, sår og til å estimere fiskens vekt. Løsningen gjenkjenner ulike typer lus og antall lus, sårdannelser på fisken samt fiskens vekt og tilvekst. OptoScale gir røkteren sanntidsanalyser og data for utviklingen i den enkelte merd via sin portal. Bioskopet fra OptoScale kan «leases» enten som en mobil sensor som flyttes mellom merder eller monteres i alle merder for full oversikt i sanntid.

Økt lønnsomhet, dyrevelferd og miljøhensyn

Dataene som samles inn, analyseres og tilgjengeliggjøres, bidrar til at avgjørelser som tidligere ble tatt basert på erfaring kan tas basert på objektive data, og arbeidsoppgaver som ble gjort manuelt kan automatiseres. For eksempel bortfaller behovet for manuelle lusetellinger da systemet er godkjent av Mattilsynet til bruk for rapportering av antall lus (og av ulike typer lus). Uten kunnskapen fra systemet må fisk fysisk tas opp og sjekkes for lus. Dette krever manuelt arbeid og det er stressende for fisken. OptoScale forbedrer slik både økonomien og fiskevelferden ved å automatisere en tidligere manuell oppgave.

OptoScale bidrar også til å optimalisere beslutninger knyttet til fôring gjennom kontinuerlige estimater på fiskens vekst og tilvekst. Sanntidsinformasjon om tilvekst gjør at presisjonen i utfôringen øker og potensiell overfôring (svinn) reduseres. Mer optimal fôring er både kostnadsbesparende for oppdretteren og det er bedre for klimaavtrykket i produksjonen. Videre vil et mer presist og oppdatert bilde av størrelsen på fisken forbedre beslutninger om når en lokasjon bør starte slakting, hvilke merder som bør prioriteres når (også sett opp mot utfordringer som lus og sår). Denne informasjonen kan i seg selv bidra til at oppdretter får en bedre pris for fisken. Det ligger også en potensiell gevinst i at oppdretter blir i bedre stand til å rapportere slaktevekt til slakteri, og slik redusere kostnader i slakteridelen av verdikjeden.