Studentgründerne har utviklet et kamera- og datasystem de kaller Salmogram. Fra venstre: Mathias Elvestad, Vetle Brekmo og Hågen Toverud.Foto: Steffen Hansen/Norges forskningsråd
Studentgründerne har utviklet et kamera- og datasystem de kaller Salmogram. Fra venstre: Mathias Elvestad, Vetle Brekmo og Hågen Toverud.Foto: Steffen Hansen/Norges forskningsråd
Studentgründerne har utviklet et kamera- og datasystem de kaller Salmogram. Fra venstre: Mathias Elvestad, Vetle Brekmo og Hågen Toverud.Foto: Steffen Hansen/Norges forskningsråd

Disse studentene utvikler teknologi som gjenkjenner hver enkelt laks

Da læreren trengte en mer effektiv datainnsamling i forsøkene sine, trådte studentene hans til. Nå har de opprettet eget selskap.

Salmogram er navnet på teknologien som på sikt forhåpentlig skal gjenkjenne og følge hvert individ i ei laksemerd. Den er utviklet av tre studenter ved Norges miljø- og biovitenskapelige universitet (NMBU). 

- Det er vanskelig å følge individet gjennom hele livssyklusen fordi verdikjeden er veldig oppstykket, og i tillegg er det utfordringer med at fisken endrer seg. Derfor har vi blant annet utviklet en algoritme som kan følge hver fisk selv om den endrer seg, sier Mathias Elvestad til Tekfisk. 

Sammen med medstudentene Hågen Toverud og Vetle Brekmo startet han selskapet Einer AS i fjor høst, og nå ønsker de å satse kommersielt.

Kamera og algoritme

Arbeidet startet for vel et år siden fordi førsteamanuensis Odd Ivar Lekang ved NMBU og seniorforsker Bjarne Gjerde i Nofima trengte en mer effektiv datainnsamling i sine fôrforsøk. Sammen med de tre studentene sine diskuterte han opp og ned hvordan det kunne gjøres. De bestemte seg for å se nærmere på kamera- og lysteknologi.

- Vi har utviklet kamerasystemer tilpasset prosesser i luft og under vann. Samtidig utviklet vi en maskinlæringsalgoritme for gjenkjenning av individ, sier Elvestad. 

Holder seg litt vage

Foreløpig holder de kortene svært tett til brystet, så Elvestad kan ikke fortelle nøyaktig hva teknologien går ut på. 

- Det er et bredt marked med mange konkurrenter som driver med noenlunde det samme. Derfor har vi holdt oss litt vage, sier han. 

zoomVed Norges miljø- og biovitenskapelige universitet (NMBU) har de et senter for fiskeforsøk. Der har studenter testet ut teknologi for å gjenkjenne laks på invdividnivå i et resirkuleringsanlegg. Da har de fulgt fisk fra de er 50 til 400 gram store.
Ved Norges miljø- og biovitenskapelige universitet (NMBU) har de et senter for fiskeforsøk. Der har studenter testet ut teknologi for å gjenkjenne laks på invdividnivå i et resirkuleringsanlegg. Da har de fulgt fisk fra de er 50 til 400 gram store.

Vekst, lengde og kjønn

I første omgang utvikler de teknologien som skal gjenkjenne hver laks, slik at de kan følges gjennom hele livet.

Den samme algoritmen de bruker til det, mener de etter hvert kan brukes til for eksempel å beregne veksten til hver fisk gjennom hele livet. Andre områder den gir svar på er status på kjønnsmodning samt at den kan skille mellom hann- og hunnlaks. Elvestad beskriver det som et analyseverktøy for å kunne drive presisjonsoppdrett.

- Det finnes mange store og flinke kamerateknologiprodusenter som videreutvikler seg for å bygge tjenester, men ingen har helt knekt individgjenkjenningskoden over tid og i storskala. Og ikke med fleksibiliteten til å se mot andre interessante trekk, sier han. 

Cermaq jobber blant annet med konseptet iFarm, en teknologi med billedgjenkjenning i et sorteringskammer i laksemerden. Gründerselskapet CreateView på sin side bruker maskinlæring og kunstig intelligens for å oppdage lakselus. Ecotone er et annet selskap, de jobber med å utvikle lusekameraet SpectraLice, mens Sealab Ocean Group i Trondheim leverer kameraer som skal gi sylskarpe bilder av fisk i merder som brukes til fôring

Fra 20 til 100 fisk

Foreløpig har de tre studentene utviklet to prototyper. Nå skal de skalere opp til en pilot. Frem til nå har de kunnet følge 20 fisk.

- Vi skal først skalere opp til 100. Vi tar det gradvis. Videre er planen 1000 fisk. Klarer vi å nå 1000 har vi troen på å klare 10.000, og klarer vi 10.000, bør vi klare 100.000, sier gründeren.

- Hvor stort er systemet?

- Per dags dato er det håndholdt. Men det er tilpasset behovet som har vært til nå. Ting endrer seg, og vi kan tilpasse etter hva brukerne har behov for.

Bra for dyrevelferden

Førsteamanuensis Odd Ivar Lekang er teknologisk mentor. Han mener at dette er fremtidens teknologi. For forskerne vil det blant annet bety at de kan slippe å bruke elektroniske merker for å følge fisken i forsøk. Merkene krever både tillatelser og håndtering av fisken. 

- For dyrevelferd er dette kjempebra, sier Lekang. 

- Hvordan skiller denne teknologien seg fra andre som jobber med kamerateknologi og individgjenkjenning? 

- Den bruker kunstig intelligens på en annen måte. Vi bruker ikke statistikk som er vanlig å bruke. 

Han forteller at de begynte på 10 prosent gjenkjenning, og nå er de opp ei cirka 90 prosent. 

Kan spare arbeid og penger

Seniorforsker Bjarne Gjerde i Nofima forteller at han har vært en diskusjonspartner for studentene.

- I dag brukes det elektronisk merking av fisk, og det er forbundet med både kostnader og mye arbeid. Hvis en kan bruke maskinlæring til å identifisere enkeltfisk ut fra et bilde, åpner det opp for uante muligheter, spesielt i avlsarbeidet, sier han.

Han forteller at de innledende forsøkene viser et potensial.

- Men det gjenstår å prøve ut dette med flere dyr, og fisk som er i slekt. To fisk som er fullsøsken kan være vanskeligere å skille enn to som ikke er slekt, sier han. Og ikke minst hvor tidlig i fisken sitt liv et bilde av fisken er representativ for fisken senere i livet.

Støttes med 1 million

Nylig fikk de tre studentene 1 million kroner i støtte fra Norges forskningsråd gjennom konkurransen STUD-ENT. Det gjør at de kan satser mer seriøst og speede opp prosessen, mener Elvestad.

- Det er avgjørende om man skal konkurrere med de store selskapene som har ti avdelinger med software-utviklere. Dette gjør det realiserbart, og det er jo fantastisk.

Selv ble han ferdig utdannet med mastergrad i fjor. Hans to kompanjonger er på tredje året, og skal fortsette å studere samtidig som de jobber videre med Salmogram.

- Vi satser stort på å trene opp systemet ytterligere gjennom dette neste året, og så videreutvikle det til å dekke flere tjenester som vekstestimering.

Samarbeid med oppdrettere

Elvestad forteller at de er i kontakt med oppdrettere med tanke på å få testet systemet i den virkelige verden. På spørsmål om hvem aktørene er, blir han mer hemmelighetsfull. 

- Vi er i dialog med flere. Vi har positiv respons fra flere, så nå handler det om hvem vi ønsker å ta det videre med.

- Når begynner testingen?

- Vi holder på, og har holdt på en stund. Men de større pilotene vil foregå etter sommeren.

( VILKÅR )
 
Del saken