Daniel Nyqvist holder opp antennen som skal plasseres ut i sjøen.Foto: Torhild Dahl, Havforskningsinstituttet
Daniel Nyqvist holder opp antennen som skal plasseres ut i sjøen.Foto: Torhild Dahl, Havforskningsinstituttet
Daniel Nyqvist holder opp antennen som skal plasseres ut i sjøen.Foto: Torhild Dahl, Havforskningsinstituttet

Dette kan gjøre ansiktsgjenkjenning av leppefisk mulig

Med et kamera, en antenne og avanserte algoritmer er planen at datamaskinen skal kunne skille ulike grønngylter fra hverandre.

Før sommeren plasserte forskere fra Havforskningsinstituttet ut utstyret i et område med leppefisk på Austevoll. 

- Automatisk individgjenkjenning er utviklet for dyr på land, men det er ikke brukt maskinlæring til å gjenkjenne fisken i vill tilstand, sier forsker Kim Halvorsen ved Havforskningsinstituttet.

zoomKim Halvorsen, forsker ved Havforskningsinstituttet.
Kim Halvorsen, forsker ved Havforskningsinstituttet.

Trenger et bibliotek

Hvis de får teknologien til å fungere, kan den brukes til å analysere fisk og arter på en mye mer effektiv måte enn i dag. 

- I dag bruker vi video til for eksempel å telle fisk, men man vet ikke om man teller samme fisk mange ganger. Maskinen hjelper oss å gjøre det vi ikke klarer som mennesker. Vi kan lære den å sette sammen mye informasjon, og kan få svar på helt nye spørsmål, sier Halvorsen til Tekfisk.

Forskerne er helt i startfasen, og har begynt med vill grønngylt fordi det er en ganske stedbunden fisk som de har jobbet lenge med å merke. 

- Vi trenger et stort bibliotek med de samme individene over tid og i forskjellige settinger for å kunne teste om det fungerer, sier forskeren.

Må filme fisken

Sommerens forsøk har allerede lært dem en ting: 

- Vi trodde vi kunne ta et nytt bilde av fisken hver gang vi fanget den, men det er ikke nok. Neste år vil vi filme fisken i en tid, slik at vi får den fra forskjellige vinkler.

zoomGrønngylt ser ut til å ha unike mønstre på hodet.
Grønngylt ser ut til å ha unike mønstre på hodet.

På Saltskjærholmene i Austevoll brukte forskerne flere Go Pro-kameraer og antenner lagt rundt Grønngyltens reder. 

- Antennen registrerer om det er en merket fisk som svømmer forbi, og er synkronisert med videokameraet som filmer, slik at vi vet om fisken vi ser er merket fra før. Grønngylten ser ut til å ha unike mønstre på hodet, utfordringen er å få nok data til å trene algoritmene til å gjenkjenne ulike individer. Datamaskinen er blind, og vi må gi den masse bilder av samme fisk, slik at den kan kjenne fisken igjen, sier Halvorsen.

Ønsker å fortsette

Foreløpig er dette et pilotprosjekt, men håpet er å kunne utvide forsøkene. 

- Vi skal sende en større søknad til Norges forskningsråd i september. Vi har fått henvendelser om hvordan vi ligger an, men har skjønt at det krever såpass mye innsats i datainnsamling, at vi må ha et større prosjekt for å realisere det, sier Halvorsen.

Video: Havforskningsinstituttet

Atferden til fisken og hvordan den blir påvirket av miljøforhold er noe av det forskerne kan få svar på, om de kommer i mål med ansiktsgjenkjenningen. 

- Potensielt sett kan du trene datamaskinen til å kjenne igjen individer hos andre arter, som torsk og laks. For eksempel når villaks går ut av elven og når den kommer tilbake. Det gir muligheten til å analysere store data på en billigere måte, sier Halvorsen. 

- Vil dette først og fremst bli brukt til forskning?

- Det er ikke gjort før på fisk, og er foreløpig et pionérprosjekt for å se om det fungerer i det hele tatt. Vi må først gjøre grunnforskning, så vil dørene åpne seg etter hvert. Jeg vil ikke love at dette kan gi den kunnskapen vi trenger for god forvaltning umiddelbart, men over tid kan det gi mer kunnskap på en enkel og kostnadseffektiv måte.

zoomForskere på vei ut med utstyret som skal følge med på leppefisken.
Forskere på vei ut med utstyret som skal følge med på leppefisken.

Rensefisk og laks

Men også for eksempel oppdrettsnæringen kan ha nytte av et system for ansiktsgjenkjenning av fisken, ifølge forskeren.

- Blant annet når det gjelder rensefisk i merder. I dag er det et udokumentert svinn, man vet ikke årsaken, og ikke hvor mye man har i merdene. Det går an å bruke video, men kan være vanskelig å se fisken. Denne metodikken kunne vært brukt til å ha en mer presis beregning av antall fisk i merdene, sier Halvorsen.

- Det samme gjelder for eksempel på laks. Man kan få mye informasjon om fisken uten å håndtere den, hvor fort den har vokst blant annet, fortsetter han. 

Nå jobber forskerne med å lære opp datamaskinen. Etter hvert vil de fortsette å filme merket fisk. På sikt er målet å kunne gjenkjenne arter og karakterisere fiskesamfunn i økosystemet. 

- Det er stor interesse fra næringsaktører, et system som dette vi ha mange applikasjoner.

zoomUtstyret som ble plassert i sjøen.
Utstyret som ble plassert i sjøen.
( VILKÅR )
 
Del saken