- 成長モデルの応用により、養殖業において種の成長予測、餌の最適化、資源管理が向上し、産業の持続可能性が高められる。
- 広く使われているフォン・ベルタランフィーモデルは、畜産用に開発されたもので、養殖業に広く適用されている。
- AIの進歩により、機械学習を伝統的な成長モデルと統合することで、過去の制約を克服できる。
- AIは大量のデータを処理し、成長パターンを特定し、気温、水質、餌、魚の密度などの変数を考慮して成長予測を調整できる。
- AIは養殖業において餌の最適化において大きな効果を持ち、魚の成長を促進し、環境への影響を減らす。
私の考え:
この記事では、成長モデルとAIの統合が養殖業において大きな利点をもたらすことが述べられています。特に、AIを用いた餌の最適化やリアルタイムモニタリングは効率性や持続可能性を向上させると考えられます。ただし、複数のデータソースを統合し、データの品質を維持することが重要であり、適切なインフラや専門家の存在が求められることも指摘されています。