AKVA observe – eine umfassende KI-Softwarelösung, die dabei hilft, den größten Kostenfaktor in Fischzuchtbetrieben zu optimieren: den Fütterungsprozess.
AKVA observe ist eine hochmoderne KI-Softwarelösung, die entwickelt wurde, um den wichtigsten Kostenfaktor in der Aquakultur zu optimieren: den Fütterungsprozess. Diese Lösung wurde entwickelt, um die Effizienz der Fütterungsabläufe durch den Einsatz fortschrittlicher KI-, Bildverarbeitungs- und maschineller Lerntechnologien zu steigern. AKVA observe analysiert Echtzeit-Videomaterial aus den Käfigen und erkennt Muster bei der Fütterung, beim Futterverbrauch und im Verhalten der Fische. Dies liefert Erkenntnisse, die weit über das hinausgehen, was durch manuelle Beobachtung möglich ist.
Bündeln Sie Ihre Daten
Unsere Software erfasst Video-, Sensor- und Futterdaten von Ihrem Standort: aus Videos, Sensoren und vielen weiteren Quellen. Anschließend extrahieren wir sorgfältig relevante Informationen in Echtzeit, damit unsere KI diese analysieren kann.
Benachrichtigung der Züchter
Unsere KI informiert den Züchter umgehend, wann die Fütterung erhöht oder verringert werden muss, um die Futterverwertungsquote (FCR) zu optimieren, und macht ihn auf sonstige Auffälligkeiten aufmerksam.
Adaptives Lernen
Die Software wird mit der Zeit immer intelligenter: Sie lernt adaptiv die Faktoren kennen, die für jedes Gehege und den gesamten Standort wichtig sind.
Verwalten Sie Ihren Standort von überall aus
Mit unseren Tools erhalten wir einen Echtzeit-Überblick, der die wichtigsten Details zusammenfasst, die Sie für die Verwaltung Ihres Standorts benötigen.
AKVA observe wurde in Zusammenarbeit mit Observe Technologies entwickelt und läuft auf der marktführenden KI-Plattform. Dabei werden die neuesten Innovationen in der Datenanalyse mit biologischem Fachwissen kombiniert, um außergewöhnliche Ergebnisse für Fischzüchter zu erzielen. Durch die Optimierung des Fütterungsprozesses verbessert AKVA observe nicht nur die betriebliche Leistung, sondern unterstützt auch nachhaltige Zuchtpraktiken.
---