Hvordan vi brukte IBM Cloud i FishAI, en konkurranse for bærekraftig kommersielt fiske

13.12.2022

Vi deltok i FishAI, en konkurranse for bærekraftig kommersielt fiske. Konkurransen ble arrangert av NORA (Norwegian Artificial Intelligence Research Consortium) og flere andre samarbeidspartnere, og den hadde som mål å finne bærekraftige løsninger for kommersielt fiske ved hjelp av kunstig intelligens. Teamet fra Intito ble blant de fem beste av de nesten 40 teamene som deltok i konkurransen.

Historiske data ble brukt til å finne de beste fiskerutene

Med en fiskerisone på 2,1 millioner kvadratmeter er Norge ansett som Europas fremste nasjon innen fiske og akvakultur. Arrangørene stilte til rådighet et stort datasett med ulike data fra over 20 år med fiske. Løsningen vår utarbeider prognoser for hvor et kommersielt fiskefartøy har størst sjanse for å fange bestemte fiskearter på bestemte dager, basert på disse historiske dataene.

De fleste stedene som løsningen foreslår, ligger nær den norske kysten. Prognosene tyder på at noen av artene er svært stedfaste, mens andre ser ut til å bevege seg i mye større grad.

Løsningen omfatter visualisering av fiskerutene, hvor mye fisk som kan forventes, rutenes lengde i kilometer og beregninger av drivstofforbruket. Vi testet regresjon og klassifiseringsmodeller for prognosene, og brukte en klyngealgoritme og en matematisk optimaliseringsmodell for å finne de beste fiskerutene.

Utvikling av en omfattende data science løsning i IBM Cloud

For oss var konkurransen et morsomt og motiverende utgangspunkt for å utvikle en omfattende løsning for å demonstrere utvikling av data science løsninger i IBM Cloud. I løpet av konkurransen brukte vi Auto AI, Jupyter Notebooks, DB2 database, Cloud Object Storage og Decision Optimization. Alt er tilgjengelig som tjenester i IBM Cloud.

«Vi vil fortsette å jobbe med denne demoløsningen. Den samme prognostiseringen og de samme optimaliseringsmetodene kan brukes til helt andre ting, for eksempel å forutsi leveringssteder for postordrer og optimalisere leveringen. Vi kommer til å videreutvikle de visuelle rapportene ved hjelp av rapporteringsfunksjonene i Cognos Dashboards. Gjennom konkurransen kom vi godt i gang med å utvikle en omfattende, data science løsning, men vi har fortsatt igjen mye arbeid med å videreutvikle den og gjøre den bedre», konkluderer Visa Linkiö, Lead Data Scientist, Intito.

For mer informasjon om prosjektet, se dette webinaret.

Hvis du vil vite mer om konkurransen kan du lese om den her: https://www.nora.ai/competition/sustainable-fishing.html