数十亿人依赖鱼类作为蛋白质的来源，这种不断增长的需求已经消灭了90%以上的野生鱼类资源。你可能认为养鱼(水产养殖)是一种更可持续的解决方案，但这也充满了许多挑战和缺点。离岸水产养殖，如挪威的鲑鱼养殖，是在海洋中进行的，鱼被养在一个巨大的网箱中并进行繁殖。这种方法存在很多问题，例如，海虱，一种常见的寄生虫，在这些鲑鱼体内生长，很容易在紧凑的环境中传播，造成严重破坏。目前识别寄生虫的唯一方法是人类不时手动检查鱼类，这是非常昂贵和耗时的。

那么解决方案是什么呢?

人工智能和深度学习算法。这是该公司联合创始人兼幕后策划人高塔姆•塔塔(Gautam Tata)的说法海底观察员．该公司的第一个大目标是通过使用人工智能来识别海虱等问题，在它们对鱼类种群造成严重破坏之前，使养鱼业更加高效和可持续。设置和运行这样的人工智能算法是非常昂贵的，这就是为什么Aquanaut自豪地与谷歌、亚马逊和英伟达合作，测试和构建必要的机器学习基础设施。

高塔姆·塔塔在加州州立大学学习计算机科学。他的主要专业领域是深度学习。这是机器学习和人工智能的一个分支，它的工作原理是模仿人类大脑的运作方式，并将其转化为机器。塔塔指出，“我的核心兴趣是在物理和气候科学中使用深度学习，如海洋学、生物学和气候”。

塔塔参加的CSU校园位于蒙特利湾。这里有着令人难以置信的生物多样性。正是在这里，塔塔意识到他可以利用他在深度学习/机器学习方面的技能来更好地帮助和理解我们的生态系统。在创建Aquanaut之前，他参与了一个名为Deep Plastic的项目，该项目使用算法，利用深度学习和计算机视觉自动检测海洋塑料。他还是研究座头鲸声音的团队的一员，该团队将在机器学习模型中用于检测和识别。这些都是很好的例子，说明编程和人工智能在对抗气候变化和环境退化方面可以成为一笔不可思议的资产。

软件遇到环保主义

塔塔在蒙特利学习时，第一次注意到鱼类养殖的巨大低效。意识到自己已经有了解决方案，他与大学时的朋友Jay Lowe合作，共同创建了Aquanaut。该公司的使命是通过使用可持续的做法使养鱼智能化和高效，以可持续的方式养活人类。他们通过在鱼栏中安装360度摄像头，并使用人工智能不断监控鱼类来做到这一点。这使它们能够检测到海虱、浪费的饲料供应、笼子的完整性等问题，甚至还能发现表现出不自然行为的鱼。然后，他们可以汇编所有这些数据，并将其提供给养鱼场，让他们对自己的养鱼场做出明智的决定。

除了寄生虫，养鱼场还浪费了大约20%的人工饲料。这会导致环境污染，产生过量的二氧化碳。由于饲料收入占养鱼场收入的60%，他们被大力鼓励减少这种浪费。因此，通过提供这些数据，塔塔和他的团队为这些公司节省了大量资金，同时减少了农场的碳足迹，这是一个双赢的局面。

和人类一样，鱼在高度拥挤的生活环境中也会感受到压力。这种压力会释放皮质醇，破坏消费者吃到的肉的味道。随着需求继续以每年6%的速度增长，渔场一直在通过将越来越多的鱼装入渔网来满足需求。可悲的是，随着渔场变得过度拥挤，生活质量呈指数级下降。围场维护不善，发病率高，以及前面提到的海虱和饲养问题是提高或降低鱼类养殖效率和可持续性的主要因素。对于预算紧张的农场来说，Aquanaut的技术提供了一个理想的解决方案，因为它非常容易安装，只包括摄万博体育登录首页像头和一些传感器。

为什么养鱼需要更聪明

提高农业效率对可持续发展有影响吗?
撇开关于养鱼的道德和人性的争论不谈，改善鱼类种群的生活符合每个人的最大利益。从节省资金和资源的农场，到享受更好的终端产品的消费者，再到资源得到更可持续利用的地球本身。

用高塔姆·塔塔的话来说，“海洋是人类宝贵的资源。它覆盖了70%的土地，为地球上大部分地区提供食物、氧气和生计。水产养殖只是改善海洋健康的一个方面。如果我们作为研究人员仅凭一台摄像机就能对海洋做出如此大的改善，想象一下，如果我们把我们的大脑和研究应用到海洋面临的其他问题上，我们会取得什么样的成就?”