Denne fotoboksen skal lære kunstig intelligens kva ein grøngylt er

  • MX0B7918.jpg

    QuadEye har to kamera foran og bak. Det gjer den i stand til å få korrekt inntrykk av storleiken på fisken.

    Fotograf: Erlend A. Lorentzen / Havforskningsinstituttet
  • MX0B7902.jpg

    Forskarane Kim Halvorsen og Tonje Knutsen Sørdalen er pådrivarar for å ta i bruk kunstig intelligens i havforskning.

    Fotograf: Erlend A. Lorentzen / Havforskningsinstituttet
  • MX0B7922.jpg

    På ein liten og vanntett skjerm kan forskarane sjå bilda i sanntid.

    Fotograf: Erlend A. Lorentzen / Havforskningsinstituttet
  • MX0B7972.jpg

    Grønngylt har unike mønster på hodet. På sikt ønsker forskarane at kunstig intelligens skal bli i stand til å bruke slike "fingeravtrykk" til også å skilje mellom individ av same art.

    Fotograf: Erlend A. Lorentzen / Havforskningsinstituttet
  • MX0B7940.jpg

    I dag har forskarane avgrensa kunnskap om for eksempel leppefiskbestandane. Foto med automatisk gjenkjenning kan bidra til å endre dette.

    Fotograf: Erlend A. Lorentzen / Havforskningsinstituttet
  • MX0B7990.jpg

    Eit elsykkelbatteri gir straum til QuadEye, som også toler vatn og sjø. Dermed kan forskarane ta den med på på tokt.

    Fotograf: Erlend A. Lorentzen / Havforskningsinstituttet

Gjennom det som kanskje er verdas første «fiskefotoboks» skal datamaskinar lære seg å telje leppefisk og lyr langs kysten.

– QuadEye er utstyrt med fire kamera i eit LED-opplyst kammer med 60 liter vatn. Vi kan sleppe oppi ein grøngylt og få nøytrale, tredimensjonale bilde som er representative for denne fisken, seier havforskar Kim Halvorsen.

– Målet er å få ein effektiv måte å overvake fiskebestandane langs kysten på.

Vil gi kjedeleg jobb til datamaskinane

I dag må forskarane nemleg fiske for å få ein idé om kor mykje fisk det er i sjøen.

I aukande grad brukar dei også video, for eksempel for å måle kor mykje kongekrabbe det er langs kysten i nord. Men det er ressurskrevjande å gå gjennom mange timar med film. Ofte skjer det ikkje skjer noko som helst.

– Vi er overbeviste om at vi kan automatisere denne oppgåva. Men då treng vi godt materiale å trene datamaskinane på, seier Halvorsen.

Saman med forskarkollega Tonje Knutsen Sørdalen utvikla han derfor ideen bak QuadEye, som også er berbar takka vere straum frå eit elsykkelbatteri.

Samlar opp eit «fiskeleksikon»

– Tanken er at vi skal kunne ta med QuadEye på tokt eller ut i felt og mate han med artar og individ som vi ikkje har bilde av frå før, fortel forskaren.

Etter kvart samlar dei opp eit stort og variert bildemateriale av artar og individ, som kyndige forskarar set namn på. Dette blir eit «leksikon» som ein kunstig intelligens får pugge.

Målet er at den skal bli i stand til å identifisere kystfisk som grøngylt og lyr i naturen.

– Grøngylten har unike mønster i "ansiktet". Den verkelige rosinen i pølsa, er om vi greier å få kunstig intelligens til å kjenne igjen individ. Då kan vi unngå å telje same fisken fleire gonger, forklarer Kim Halvorsen. (Foto: Erlend A. Lorentzen / HI)

Banar veg for betre kystovervaking

– Då vil vi i teorien kunne dekke kysten med kamera, og la datamaskinar telje dei ulike fiskane på eiga hand. Det er framtida, seier Halvorsen.

Og særleg kysten er vanskeleg å overvake. I fjæra kan ikkje forskarane køyre faste kurslinjer med trål eller ekkolodd, slik dei gjer på havet.

Videokamera er godt egna for å studere artar på grunt vatn, men etterarbeidet er ein flaskehals.

– Nye og billige overvakingsmetodar er derfor avgjerande for å få betre kunnskap om kystbestandane våre.

Vil også ha hjelp av folket

I dag har HI eit live-kamera på fem meters djup ved Lindesnes som yrer av liv. Dei hyppigaste gjestane på kameraet er ulike typar leppefisk og torskefisk, som lyr. (Følg sendinga: Bli med Under!)

– Der utviklar vi eit system kor folket kan ta bilde og bidra med sine identifikasjonar. Dette materialet vil vi også kunne bli pensum for datamaskinane, seier Halvorsen.

Les også: Vil bruke ansiktsgjenkjenning på fisk

Sjå QuadEye i aksjon